视觉SLAM的方案大全,视觉SLAM的方案总结

作者: 冶金矿产  发布:2019-10-05

MoNoSLAM:

MoNoSLAM

以扩展卡尔曼滤波为后端,追踪前端非常稀疏的特征点,以相机的当前状态和所有路标点为状态量,更新其均值和协方差。

以扩展卡尔曼滤波为后端,追踪前端非常稀疏的特征点,以相机的当前状态和所有路标点为状态量,更新其均值和协方差。

优点:在2007年,随着计算机性能的提升,以及该系统用稀疏的方式处理图像,使得该方案使得SLAM系统能够在线运行。(之前的SLAM系统是基本不能在线运行的,只能靠机器人携带相机采集的数据,再离线进行定位和建图。)

优点:在2007年,随着计算机性能的提升,以及该系统用稀疏的方式处理图像,使得该方案使得SLAM系统能够在线运行。(之前的SLAM系统是基本不能在线运行的,只能靠机器人携带相机采集的数据,再离线进行定位和建图。)

缺点:MoNoSLAM存在应用场景窄,路标数量有限,系数特征点非常容易丢失等缺点,现在已经停止了对其开发。

缺点:MoNoSLAM存在应用场景窄,路标数量有限,系数特征点非常容易丢失等缺点,现在已经停止了对其开发。

PTAM( Parallel Tracking And Mapping )

PTAM( Parallel Tracking And Mapping )

       主要原理是: 从摄影图像上捕捉特征点,然后检测出平面,在检测出的平面上建立虚拟的3D坐标,然后合成摄影图像和CG。其中,独特之处在于,立体平面的检测和图像的合成采用并行处理。

主要原理是: 从摄影图像上捕捉特征点,然后检测出平面,在检测出的平面上建立虚拟的3D坐标,然后合成摄影图像和CG。其中,独特之处在于,立体平面的检测和图像的合成采用并行处理。

优点:提出并实现了跟踪与建图过程的并行化,将前后端分离,使用非线性优化方案,既可以实时的定位与建图,也可以在虚拟平面上叠加物体。

优点:提出并实现了跟踪与建图过程的并行化,将前后端分离,使用非线性优化方案,既可以实时的定位与建图,也可以在虚拟平面上叠加物体。

缺点:场景小,跟踪容易丢失。

缺点:场景小,跟踪容易丢失。

ORB-SLAM(继承并改进PTAM)http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/

ORB-SLAM(继承并改进PTAM)

优点:泛用性:支持单目,双目,RGB-D三种模式。整个系统围绕ORB特征进行计算,在效率与精度之间做到了平衡,并围绕特征点进行了优化。其回环检测算法可以有效地防止误差的积累。使用三个线程完成SLAM,取得了较好的跟踪和建图效果,能够保证轨迹和地图的全局一致性。

优点:泛用性:支持单目,双目,RGB-D三种模式。整个系统围绕ORB特征进行计算,在效率与精度之间做到了平衡,并围绕特征点进行了优化。其回环检测算法可以有效地防止误差的积累。使用三个线程完成SLAM,取得了较好的跟踪和建图效果,能够保证轨迹和地图的全局一致性。

       缺点:对于每幅图像都需要计算ORB特征耗时大。三线程给CPU带来较大负担,在一直到嵌入式设备上有一定的困难,ORB-SLAM的建图为稀疏特征点,只能满足定位功能。

缺点:对于每幅图像都需要计算ORB特征耗时大。三线程给CPU带来较大负担,在一直到嵌入式设备上有一定的困难,ORB-SLAM的建图为稀疏特征点,只能满足定位功能。

LSD-SLAM(Large Scale Direct monocular SLAM)

LSD-SLAM(Large Scale Direct monocular SLAM)

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