2022年11月22日 · SVO即“Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry”视觉slam算法 编译环境：Ubuntu14.04-LTS（64位）、ROS Indigo 不得不说，这个代码是我目前为止编译最为顺利的一个，没有遇到之前各种奇奇怪怪的问题。

下面给出利用 MYNT-EYE (S) 摄像头运行 SVO 程序的简单实践过程。 作者提供的数据集选用的是 ATAN 相机模型，然而 MYNT-EYE 选用 Pinhole 模型。 利用 MYNT-EYE 官方提供的 SDK 运行摄像头，关于摄像头标定这部分这里就不展开。 根据 live.launch 我们知道需要提供摄像头的 Mono 图像数据，以及该摄像头的标定参数。 下面简单给出我的实现过程。 在 svo_ros/param 文件夹下创建 MYNT-EYE 左目摄像头的标定参数文件，命名为 mynteye_pinhole_left.yaml ： 然后在 …

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 …

SVO（Semi-direct monocular Visual Odometry），半直接法视觉里程计，只有前端。 它结合了特征点和直接法，取特征点周围块的像素点用直接法进行跟踪，而不是跟踪所有的像素点。

SVO 利用直接方法对相机的相对运动和特征对应进行了初步的估计，并以基于特征的非线性重投影误差最小化方法进行了优化。 下面将详细介绍其中的每个步骤。 基于稀疏模型的图像对齐 (Sparse Model-based Image Alignment) 使用直接法最小化图像块重投影残缺来获取位姿。 如下图所示：其中 红色 的 Tk,k−1 为相邻帧之间的位姿变换，即待优化变量。 这个过程的数学表达为求一个关于刚体运动最大似然估计 Tk,k−1 ，即可以通过求在两个连续的相机姿态之间亮度残差的最小化负 …

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 been tested under ROS Groovy, Hydro and Indigo with Ubuntu 12.04, 13.04 and 14.04. This is research code, any fitness for a particular purpose is disclaimed.

2018年4月15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

在建图线程中，svo将图像划分为固定大小的网格单元，这些网格的作用主要有两点： 初始化深度滤波器。 如果某个单元区域在前端没有提取关键帧并进行三角化（也就是没有2D-3D的对应点），那么就在该单元区域中提取 FAST角点 ，并用来初始化概率滤波器。

2017年3月19日 · 如果你已经安装了g2o, 你可以设置环境变量G2O_ROOT，不需要重新安装. Step4 : 安装vikit. Step5 : 安装ROS依赖项. Step6 : 安装SVO. Step7 : 编译SVO. catkin_make # …

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