
SVO2: 适应于单目-多目相机系统的半直接法视觉里程计 - 知乎
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.
SVO: 视觉SLAM中特征点法与直接法结合 - CSDN博客
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。 目前该算法已经在 github 上面 开 源 (https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo )。 贺 一 家 在 它 的 开 源 版 本 上 面 进 行 改 进 , 形 成了 SVO_Edgelet(https://github.com/HeYijia/svo_edgelet)。
论文学习——SVO:半直接法单目视觉里程计 - 知乎
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。
【SLAM】SVO2.0编译运行和论文代码解读 - CSDN博客
2022年11月22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。
俄羅斯空降軍 - 维基百科,自由的百科全书
俄罗斯空降軍(俄语: Возду́шно-деса́нтные войска́ ,羅馬化: Vozdushno-desantnye voyska 、縮寫:ВДВ,羅馬化:VDV)是俄罗斯联邦武装力量中一个和陆海空三军并列的独立军种,執行空降作戰,直接受空降軍司令官指挥,由數個空降師、旅組成,是 ...
SVO2.0 - 知乎 - 知乎专栏
SVO1.0主要应用于无人机,对俯视表现优秀,SVO2.0中添加了平视的支持,同样表现优秀。 SVO2.0中特征点除了提取角点,还添加了边特征。 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 …
svo: semi-direct visual odometry 论文解析 - CSDN博客
2016年4月8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。目前该算法已经在github上面开源(https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo)。
SVO详细解读 - 极品巧克力 - 博客园
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
SVO+PL-SVO+PL-StVO - Jessica&jie - 博客园
2017年10月19日 · 据我们所知,本文提出了的结合点和直线段特征的单目视觉里程计(MVO)的第一个实时方法,因此它能够有力地在结构和粗糙纹理的情况下工作源代码开发的C++ pl-svo库,这个提议的说明视频可以在这里找到:http://mapir.isa.uma.es. A. Related Work. 视觉里程计算法可以分为两个主要群体。
SVO: Fast semi-direct monocular visual odometry - IEEE Xplore
2014年5月31日 · We propose a semi-direct monocular visual odometry algorithm that is precise, robust, and faster than current state-of-the-art methods. The semi-direct approach eliminates the need of costly feature extraction and robust matching techniques for motion estimation.