DEMO: 一种单目视觉里程计的深度增强方法
点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者：robot L | 来源：知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/149349921 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。 主要内容 从粗到精的相机自运动估计流程：基于相邻两帧之间的约束进行帧帧位姿估计（相机频率），优化当前帧位姿，得到粗糙的位姿估计；在滑动窗内执行BA，利用窗口内所有约束优化窗口内所有帧的位姿（0.25-1Hz），得到准确的位姿估计。最后融合上述两种估计得到相机频率的准确位姿估计。 亮点 分别使用 稀疏LiDAR点云/深度图片 和 三角化 获得特征点的深度 。 对于 有深度 和 无深度 的特征点，构建两种不同约束共同用于位姿优化。 J. Zhang, M. Kaess, S. Singh. Real-time Depth Enhanced Monocular Odometry . IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems , 4973-4980, 2014. J. Zhang, M. Kaess, S. Singh. A real-time method for depth enhanced visual odometry. Autonomous Robots , 41(1),