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视觉建图融合gps的合并工具测试
2023-05-16
描述:
把两个bag的数据分别计算自己的轨迹后,和gps做刚体对齐
找两个轨迹的共視关系
通过两个轨迹的点云匹配后得到两个轨迹的相似变换,把第二个轨迹变换到第一个轨迹的坐标系下
加入gps边的pose graph 优化
加入gps的BA优化
数据分析:
第一个bag的轨迹
绿色是共視关系,红色的点是gps轨迹,白色的点是slam得到的相机轨迹。
第二条轨迹
然后做两条轨迹间的共視关系计算
可以看到绿色线不经连接了轨迹内部的点,还把两条轨迹之间的点连起来了
把第二条轨迹按照点云匹配得到的相似变换移动后的结果。可以看到两条轨迹很好的对齐了,但是和gps的轨迹分离了。
使用gps边的pose graph优化,可以看到两条轨迹和gps的都很好的重叠了。但是这是视觉的重投影误差变大了。
减少gps边的权重,得到和gps半重叠的视觉轨迹
再做BA后把重头影误差减小,但是小部分轨迹和gps有偏离了,但这个偏离是因为gps自己的不准。当让也可以提高gps的权重,强行让轨迹和gps重合:
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