slam中稠密建图的点云拼接

### SLAM中稠密建图的点云拼接方法与实现 在SLAM系统中，稠密重建通常依赖于稀疏地图的关键帧信息来完成点云拼接。以下是关于如何通过关键帧数据进行点云拼接的具体方法和实现细节。 #### 关键帧的选择与处理 为了减少冗余并提高效率，在稠密重建过程中仅使用部分选定的关键帧作为输入[^1]。这些关键帧包含了相机姿态（位置和方向）、深度信息以及图像特征描述符等内容。通过对每一对相邻或者具有重叠区域的关键帧执行特征匹配操作可以获取它们之间的相对变换关系[^2]。 #### 坐标系转换与融合 当获得两幅或多幅图像之间精确的空间几何对应之后，则需要将其各自对应的三维坐标统一至全局参考框架下以便后续进一步加工利用。此过程涉及到将局部坐标下的点投影到世界坐标系中的步骤： - **四元数转旋转矩阵**：由于大多数情况下存储的是表示旋转角度变化量形式较为紧凑简洁高效的单位纯虚向量即所谓“四元数”，所以在实际应用前往往先要把它转化为标准正交基底构成的标准方阵——也就是所谓的SO(3)群成员之一 —— 旋转矩阵R。 转化公式如下所示： \[ R = \begin{bmatrix} w^2+x^2-y^2-z^2 & 2(xy-wz) & 2(xz+wy) \\ 2(xy+wz) & w^2-x^2+y^2-z^2 & 2(yz-wx)\\ 2(xz-wy) & 2(yz+wx) & w^2-x^2-y^2+z^2 \end{bmatrix} \] 其中w,x,y,z分别代表四元数值[^4]。 - **平移矢量T的应用**：除了考虑旋转外还需要加上由当前时刻传感器读取所得得到的实际移动距离d形成最终完整的仿射映射表达式\[P_{world}=RP_{local}+T\][^3]。 #### ROS环境下的具体实践案例分析 以开源项目ORB-SLAM2为例说明整个流程的操作方式: 1. 配置elas库用于计算密集视差图； ```bash git clone https://github.com/uzh-rpg/rpg_elas.git ~/catkin_ws/src/ ``` 2. 创建一个新的ROS包`pointcloud_mapping`, 并确保它能访问上述提到过的elas_ros模块； 3. 编辑launch文件使得能够加载KITTI数据集格式的同时开启必要的订阅者和服务端口监听来自前端视觉里程计估计出来的轨迹消息流； 4. 自定义回调函数内部逻辑结构从而支持动态调整参数选项满足不同场景需求比如最大迭代次数阈值设定等等； 5. 发布合成后的完整版模型供可视化工具展示效果验证正确与否. ```python import rospy from sensor_msgs.msg import PointCloud2, Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError import numpy as np import open3d as o3d def callback(data): try: bridge = CvBridge() img_left = bridge.imgmsg_to_cv2(data.left_image, desired_encoding="passthrough") img_right = bridge.imgmsg_to_cv2(data.right_image, desired_encoding="passthrough") disparity_map = compute_disparity(img_left,img_right) pcd = create_point_cloud(disparity_map,K) publish_pcl(pcd) except Exception as e: print(e) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('dense_reconstruction', anonymous=True) sub = rospy.Subscriber("/stereo_images", StereoImagePair ,callback ) rate=rospy.Rate(10) while not rospy.is_shutdown(): pass ```