slam14讲ch5
时间: 2025-04-17 12:46:37 浏览: 24
### 关于SLAM14课程第五章材料
对于SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)14讲中的第五章节,通常会深入探讨视觉里程计的话题。这一部分主要讲解如何通过连续图像帧来估计相机运动轨迹以及构建周围环境的稀疏三维模型[^1]。
#### 主要内容概述
- **特征提取与匹配**
特征点检测算法如SIFT、SURF或ORB被广泛应用于识别并描述每幅图片内的显著位置。接着利用这些局部不变量来进行跨时间戳间的对应关系建立工作。
- **几何约束求解**
基础矩阵(Fundamental Matrix) 和本质矩阵(Essential Matrix) 是连接两视角间同名点对之间相对位姿的关键桥梁。通过对共面条件下的极线方程进行最小二乘法拟合可以得到最优参数组合。
- **优化方法论**
使用非线性最小化技术例如Levenberg-Marquardt迭代过程能够有效提升姿态估算精度;同时引入重投影误差作为目标函数衡量标准之一,在多视图情况下实现全局一致性调整。
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares
def reprojection_error(params, points_3d, points_2d, camera_matrix):
"""计算给定内参和外参下所有观测到的二维坐标相对于其预测值之间的差异"""
R = params[:9].reshape((3, 3))
t = params[9:].reshape((3,))
projected_points = (camera_matrix @ ((R @ points_3d.T).T + t)).T
normalized_projected_points = projected_points / projected_points[-1]
errors = []
for i in range(len(points_2d)):
error_vector = points_2d[i][:2] - normalized_projected_points[:, :2][i]
errors.append(error_vector)
return np.array(errors).flatten()
# 示例调用方式
initial_guess = ... # 初始化旋转和平移向量
result = least_squares(reprojection_error, initial_guess, args=(points_world, keypoints_image, K))
optimized_params = result.x.reshape((-1, 3))[:-1], result.x[-3:]
```
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