VSLAM学习之

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相关资料整理

CVPR-2014: Visual SLAM Tutorial
学习SLAM需要哪些预备知识

VSLAM简介

VSLAM(Visual Simultaneous Localization and Mapping)是为了解决如何建立目标物体周围的场景的3D模型,同时定位自身的空间位置还原出相机的运动轨迹的问题。

1996年,R.C. Smith和P. Cheeseman在研究 representation and estimation of spatial uncertainty 的过程中提出SLAM这个问题。如今,SLAM被广泛应用于无人驾驶汽车、无人机、VR和AR等领域。在VSLAM-维基百科中比较详细的介绍了VSLAM的发展历史及相关内容。

基于sparse的Visual SLAM主要有一下步骤:

  1. 特征匹配(SIFT、SURF、FAST)
  2. 去噪点(RANSAC)
  3. 非线性优化Reprojection error求解RT

以上是关于VSLAM学习之的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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