imu为啥不适合跟踪位移变化？

Posted 2023-05-03

参考技术A 同步定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)是近年来计算机视觉和机器人领域的一个研究热点。SLAM技术能够构建和更新未知环境中的地图，并实时跟踪定位。早期的SLAM方法利用滤波解决问题，Davinson等提出了实时单个相机的MonoSLAM方法，其以扩展卡尔曼滤波为后端，追踪前端非常稀疏的特征点。Eade等提出了尺度可变的单目SLAM方法，它利用粒子滤波和自顶向下的搜索以实现实时绘制大数目的路标点。这些方法多是用滤波器处理图像帧以关联估计地图点的位置和相机位姿，由于连续图像帧只含有少量的新信息，因此这些方法的计算成本高昂，并且会累积线性误差，计算结果的准确性较低。 参考技术B 因为用这个跟踪位移的变化会产生很大的误差。 参考技术C 可能是因为该性能和配置上有所不支持所引起的 参考技术D 可能。没有这个功能吧？ 第5个回答  2019-12-18 我觉得跟踪一位变化很好，非常的棒，我觉得这个方法才采用

OpenCV：测量物体角位移的方法？

【中文标题】OpenCV：测量物体角位移的方法？

【英文标题】：OpenCV: method of measuring an objects angular displacement?

【发布时间】：2014-02-21 09:19:40

【问题描述】：

我想使用网络摄像头跟踪一个物体，然后每两帧比较一下，看看物体角位移的变化。我想首先使用背景减法从图像中提取对象，然后在对象周围创建一个边界框，然后测量框的角位移。有什么办法可以在 OpenCV 上实现吗？

【问题讨论】：

也许您可以链接到几个框架以更好地说明您的问题。

【参考方案1】：

我在这方面有一些实验经验。 尝试计算运动矢量并查看两帧的方向和长度相关性。它会让您清楚地了解动作类型，例如：

运动（长度相关） 方向（运动矢量组的总方向） 深度（运动的方向和相对长度，例如，如果有深度 那么方向将相同，但 MV 的长度会更小）。 可以通过运动矢量的组行为看到旋转和缩放。

尝试一下，如果您需要更多说明，请回信。 祝你好运，编码愉快。

【讨论】：

非常感谢您的回复。我对计算运动矢量的方法不是很熟悉，我想知道这是否会给出准确的角度读数？

只要谷歌运动矢量估计技术，你会发现很多算法，尽管 SSE（平方和）也可以，但差异测量使用 SAD（绝对差之和）。准确度非常好。请务必根据您的对象运动和大小选择算法。这里有一个文档供参考：goo.gl/RckOoI

为了分析结果的准确性，首先尝试穷举搜索，然后移至三步/新三步或钻石，以符合您的性能准确性标准。祝你好运