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svo: semi-direct visual odometry 论文解析
SVO 从名字来看 xff0c 是半直接视觉里程计 xff0c 所谓半直接是指通过对图像中的特征点图像块进行直接匹配来获取相机位姿 xff0c 而不像直接匹配法那样对整个图像使用直接匹配 整幅图像的直接匹配法常见于RGBD传感器 xff0c
SVO
Semi
Direct
Visual
Odometry
使用Docker配置SVO SLAM1与SVO SLAM2的运行环境
1 ROS docker的获取 sudo docker pull osrf ros noetic desktop full 2 进入docker 2 1 使docker可以使用宿主机的图形界面 xff08 具体可以查看docker使用 xf
Docker
SVO
SLAM1
SLAM2
运行环境
建图 | SVO 论文与代码分析分讲
建图 xff08 深度滤波器 xff09 VO 把像素的深度误差模型看做概率分布 xff0c 使用 高斯 均匀混合分布的逆深度 xff08 深度值服从高斯分布 xff0c 局外点的概率服从 Beta 分布 xff09 xff0c 称为 深度
SVO
论文与代码分析分讲
视觉里程计的重定位问题1——SVO的重定位部分
SVO的重定位部分代码解析与分析 SVO的重定位功能体现在 xff1a 运动跟踪丢失后通过与上一关键帧匹配以及地图点投影 xff0c 找回当前相机位姿 由于没有后端和回环 xff0c SVO的重定位并不是回环校正后的重定位 代码部分被放在运
SVO
视觉里程计的重定位问题
重定位部分