2022年5月15日 · svo通过直接对齐2d feature来获得亚像素级精度, 然后基于重投影误差优化地图点和相机位姿. 对于精度要求不高的额应用场景, 我们只需要对当前帧图像位姿进行优化, 否则就对所有历史帧进行BA优化.

2022年3月10日 · SVO（Semi-Direct Monocular Visual Odometry）是苏黎世大学 Scaramuzza 教授的实验室，在 2014 年发表的一种 视觉里程计 算法，它的名称是半直接法视觉里程计，通俗点说，就是结合了特征点法和直接法的视觉里程计。

SVO2.0添加了对 IMU 的支持，利用IMU的旋转先验，帧间收敛更快，普通笔记本处理器上单目可以达到400FPS的处理速度。 SVO2.0同时支持单目+IMU，双目+IMU，阵列相机+IMU多种模式。 SVO2.0添加了后端优化的实现，利用 OKVIS 优化前端的位姿和特征点，并将优化结果反馈给前端。 目前采用的是同步的实现方案，前端处理速度很快，但是需要等待后端优化的处理。 SVO2.0添加了回环检测线程，可实现重定位功能。 作者也在工程README中提到，好的初始化可以 …

相比于普通直接法根据像素强度直接估计相机运动和3D点位置（需要提取关键点），SVO提出的方法加入了一些改动， 直接法的应用主要是在位姿估计线程的第一步：初估相机位姿。

（1）Sparse Model-based Image Aligment：把当前帧和上一个追踪的帧进行稀疏直接法，获取粗略的位姿。 （2）Feature Aligment：把关键帧地图点投影到当前帧，并利用光流法来找到地图中特征块在new frame中应该出现的位置进行像素块的匹配。 （3）Pose & Structure Refinement：通过匹配好的像素块，计算当前帧和地图点对应的关键帧之间的光度误差，通过BA同时优化位姿和地图点坐标。 建图过程最主要的任务就是估计特征点深度，判断追踪线程传来的帧是否为关键 …

2024年11月11日 · SVO支持fast 和accurate两种模式，fast模式会省略掉localBA这步。 也就是说SVO是直接法、光流法的综合算法了。 作者自身也讨论了，如果不用第一步，直接使用第二步和第三步也可以实现定位 (这样就是LK-slam的求解思路了)，作者给出的原因，如果不使用第一步直接法得到比较可靠的相机位姿，直接使用第二步寻找匹配点，那么会使得求解过程比较长，且不能很好的判断外点 (计算错误的一些空间点)。 经典DEMO算法则是使用的光流法，即除去SVO的 …

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2018年2月20日 · SVO（Semi-direct Visual Odometry） [1]顾名思义是一套视觉里程计（VO）算法。 相比于ORB-SLAM，它省去了回环检测和重定位的功能，不追求建立、维护一个全局地图，更看重tracking的效果，追求高计算速度、低CP

This code implements a semi-direct monocular visual odometry pipeline. Video: http://youtu.be/2YnIMfw6bJY. Paper: http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ICRA14_Forster.pdf. SVO has …

2024年10月29日 · 位姿估计 svo 方法中motion estimation的步骤可以简单概括如下: 对稀疏的特征块使用direct method 配准，获取相机位姿； 通过获取的位姿预测参考帧中的特征块在当前帧中的位置，由于深度估计的不准导致获取的位姿也存在偏差，。