視覺SLAM基本知識

視覺SLAM基本知識演講人：-11目錄SLAM概述與原理相機(jī)模型與標(biāo)定方法特征提取與匹配技術(shù)位姿估計與優(yōu)化算法地圖構(gòu)建與表示方法視覺SLAM系統(tǒng)實現(xiàn)與性能評估目錄SLAM概述與原理SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）即同時定位與地圖構(gòu)建，是實現(xiàn)移動機(jī)器人自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)。SLAM定義SLAM技術(shù)廣泛應(yīng)用于自動駕駛、無人機(jī)、機(jī)器人導(dǎo)航、AR/VR等領(lǐng)域，為設(shè)備提供實時定位和環(huán)境感知能力。應(yīng)用場景SLAM定義及應(yīng)用場景依賴環(huán)境特征視覺SLAM依賴環(huán)境中的特征進(jìn)行定位和地圖構(gòu)建，因此在特征稀疏或變化頻繁的環(huán)境下可能面臨挑戰(zhàn)。依賴視覺傳感器視覺SLAM主要依賴攝像頭等視覺傳感器獲取環(huán)境信息，具有成本低、信息豐富等優(yōu)點。實時性強(qiáng)視覺SLAM需要在實時運動中不斷更新地圖和定位信息，對算法實時性要求較高。視覺SLAM技術(shù)特點通過相鄰圖像間的特征匹配估計相機(jī)運動，實現(xiàn)初步定位和地圖構(gòu)建。前端視覺里程計利用全局優(yōu)化方法（如濾波、圖優(yōu)化等）對前端產(chǎn)生的累積誤差進(jìn)行修正，同時檢測并處理回環(huán)，消除累積誤差。后端優(yōu)化與回環(huán)檢測根據(jù)構(gòu)建的地圖進(jìn)行路徑規(guī)劃和導(dǎo)航，實現(xiàn)移動機(jī)器人的自主導(dǎo)航。建圖與導(dǎo)航核心算法與框架介紹發(fā)展歷程及趨勢分析SLAM技術(shù)起源于上世紀(jì)80年代，隨著計算機(jī)視覺和機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展而逐漸成熟。目前視覺SLAM仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性、實時性、大規(guī)模應(yīng)用等。未來視覺SLAM將朝著更高效、更智能、更通用的方向發(fā)展，同時與其他技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)、慣性導(dǎo)航等）結(jié)合，實現(xiàn)更高級別的自主導(dǎo)航和感知能力。0203起源與發(fā)展現(xiàn)階段挑戰(zhàn)未來趨勢相機(jī)模型與標(biāo)定方法02將三維空間中的點映射到二維圖像平面。投影變換透視投影光線直線傳播遵循近大遠(yuǎn)小的原則，產(chǎn)生空間深度感。通過針孔成像，物體表面反射的光線經(jīng)過針孔投影到成像平面。針孔相機(jī)模型原理由于光線在透鏡中心與邊緣的折射率不同導(dǎo)致，包括桶形畸變和枕形畸變。徑向畸變由于透鏡與成像平面不平行引起，使得圖像中的點發(fā)生傾斜。切向畸變由于鏡頭制造或安裝誤差導(dǎo)致，同時包含徑向和切向畸變分量。薄棱鏡畸變畸變產(chǎn)生原因及分類相機(jī)標(biāo)定流程與技巧拍攝多組圖像通過不同角度和位置拍攝標(biāo)定板圖像，提高標(biāo)定精度。選擇合適標(biāo)定板采用具有高對比度、無反光、平面度好的標(biāo)定板。圖像質(zhì)量確保圖像清晰、無畸變，避免圖像模糊或過度曝光。標(biāo)定算法選擇根據(jù)應(yīng)用場景選擇合適的標(biāo)定算法，如張正友標(biāo)定法、Tsai兩步法等。通過計算標(biāo)定板上已知點與重投影點之間的誤差來評估標(biāo)定精度。重投影誤差通過對比校正前后的圖像，觀察畸變是否得到有效消除。畸變校正效果多次標(biāo)定結(jié)果之間的參數(shù)差異程度，穩(wěn)定性越高說明標(biāo)定結(jié)果越可靠。相機(jī)參數(shù)穩(wěn)定性標(biāo)定結(jié)果評估方法0203特征提取與匹配技術(shù)03Harris角點檢測FAST特征點檢測通過計算圖像灰度變化的梯度，來找到角點位置，具有旋轉(zhuǎn)不變性和噪聲抑制能力?；诩铀俜指顪y試的方法，可以快速定位特征點，適用于實時應(yīng)用。特征點檢測算法比較SIFT特征點檢測在不同尺度空間上尋找極值點，對尺度和旋轉(zhuǎn)具有較好的不變性，但計算量較大。SURF特征點檢測利用積分圖像和Hessian矩陣，提高了計算速度，但在某些情況下穩(wěn)定性略遜于SIFT。將特征點周圍的圖像信息轉(zhuǎn)化為向量形式，便于后續(xù)匹配。消除光照變化對描述子的影響，提高匹配魯棒性。通過估計特征點的主方向，使描述子具有旋轉(zhuǎn)不變性。采用PCA、LDA等降維方法，減少描述子的維度，提高匹配效率。描述子生成及優(yōu)化策略描述子編碼光照歸一化旋轉(zhuǎn)不變性優(yōu)化降維處理暴力匹配將每個特征點與其他所有特征點進(jìn)行比對，找到最相似的匹配點，計算量大但準(zhǔn)確度高?？焖倨ヅ渌惴ㄈ鏔LANN、KD-Tree等，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)索引結(jié)構(gòu)，加速匹配過程，適用于大規(guī)模特征點匹配。匹配性能評估通過計算匹配準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，來評估特征匹配算法的性能。特征匹配方法與性能評估誤匹配剔除技巧分享唯一性約束剔除匹配對數(shù)量過少的特征點，降低誤匹配風(fēng)險。幾何約束利用圖像間的幾何關(guān)系，如極線約束、本質(zhì)矩陣等，剔除不符合幾何約束的匹配對。局部一致性檢查通過檢查特征點周圍圖像塊的一致性，剔除局部不穩(wěn)定的匹配對。匹配對篩選根據(jù)匹配對的置信度、距離等因素，進(jìn)行排序和篩選，保留高質(zhì)量的匹配對。位姿估計與優(yōu)化算法04通過加速度計、陀螺儀等慣性傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行初始位姿估計。利用傳感器數(shù)據(jù)通過比較當(dāng)前圖像與地圖中的圖像，計算相對變換矩陣，從而估計初始位姿?；趫D像匹配的方法將不同傳感器的信息進(jìn)行融合，提高初始位姿的精度和魯棒性。融合多種傳感器信息初始位姿估計方法探討迭代最近點算法原理剖析算法簡介ICP算法通過不斷迭代最近點對，使得兩個點集之間的誤差最小，從而求解變換矩陣。收斂性與初始值加速ICP算法的方法ICP算法對初始值要求較高，若初始值相差較大，可能導(dǎo)致算法陷入局部最優(yōu)解。通過引入特征點提取、剔除錯誤匹配點、利用運動模型預(yù)測等方法，提高ICP算法的收斂速度和精度。求解方法常用的求解方法包括直接求解法、迭代求解法等，迭代求解法通過不斷更新位姿估計值，使得誤差逐漸減小。最小二乘法原理通過最小化誤差的平方和來求解最優(yōu)解，適用于處理存在噪聲和誤差的數(shù)據(jù)。位姿優(yōu)化問題將位姿估計問題轉(zhuǎn)化為最小二乘優(yōu)化問題，通過求解優(yōu)化問題得到最優(yōu)位姿估計。最小二乘法在位姿優(yōu)化中應(yīng)用圖優(yōu)化框架及其實現(xiàn)圖優(yōu)化簡介圖優(yōu)化是一種將優(yōu)化問題表示為圖模型的方法，通過求解圖模型中的最優(yōu)解來得到原始問題的解。圖優(yōu)化在SLAM中的應(yīng)用將SLAM問題表示為圖模型，其中節(jié)點表示位姿，邊表示位姿之間的約束關(guān)系，通過求解圖模型中的最優(yōu)解來得到全局一致的位姿估計。圖優(yōu)化的實現(xiàn)方法常用的實現(xiàn)方法包括基于稀疏矩陣的求解方法、基于圖優(yōu)化的非線性優(yōu)化方法等，這些方法在實際應(yīng)用中具有高效、準(zhǔn)確等優(yōu)點。地圖構(gòu)建與表示方法05利用圖像中的特征點進(jìn)行地圖構(gòu)建，計算量小，但對圖像質(zhì)量要求高。特征點法利用圖像中的邊緣信息進(jìn)行地圖構(gòu)建，能夠捕捉更多的環(huán)境結(jié)構(gòu)信息。邊緣特征法提取圖像中的直線特征進(jìn)行地圖構(gòu)建，適用于結(jié)構(gòu)化環(huán)境。直線特征法稀疏地圖構(gòu)建策略0203通過多視角圖像的立體匹配，計算每個像素點的三維坐標(biāo)，生成稠密地圖。立體匹配法深度學(xué)習(xí)方法語義分割法利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從圖像中直接預(yù)測深度信息，構(gòu)建稠密地圖。結(jié)合語義信息，對圖像進(jìn)行分割，生成具有語義信息的稠密地圖。稠密地圖生成技術(shù)路線如何準(zhǔn)確識別圖像中的語義信息，是構(gòu)建語義地圖的關(guān)鍵。語義識別難題語義地圖構(gòu)建需要平衡實時性和準(zhǔn)確性，以滿足實際應(yīng)用需求。實時性與準(zhǔn)確性矛盾利用多種傳感器數(shù)據(jù)，提高語義地圖的精度和魯棒性。多傳感器融合語義地圖構(gòu)建挑戰(zhàn)與機(jī)遇混合地圖表示根據(jù)任務(wù)需求，構(gòu)建不同分辨率的地圖，提高地圖的適用性。多分辨率地圖地圖分層表示將地圖分為不同的層次，如靜態(tài)層、動態(tài)層等，便于地圖的更新和維護(hù)。將稀疏地圖和稠密地圖相結(jié)合，實現(xiàn)多層次地圖表示。多層次地圖表示方法視覺SLAM系統(tǒng)實現(xiàn)與性能評估06一種基于特征點的實時單目SLAM系統(tǒng)，支持單目、雙目和RGB-D相機(jī)，適用于室內(nèi)和室外環(huán)境。一種基于滑動窗口優(yōu)化的單目視覺-慣性SLAM系統(tǒng)，具有優(yōu)秀的運動估計性能和魯棒性。一種基于濾波的視覺-慣性SLAM系統(tǒng)，適用于資源受限的嵌入式設(shè)備。一種激光雷達(dá)-視覺-慣性緊耦合的SLAM系統(tǒng)，適用于室外大規(guī)模環(huán)境。開源框架介紹及選擇建議ORB-SLAMVINS-MonoS-MSCKFLVI-SAM系統(tǒng)實現(xiàn)關(guān)鍵步驟指導(dǎo)包括內(nèi)參標(biāo)定和外參標(biāo)定，以確保相機(jī)模型和真實世界的轉(zhuǎn)換關(guān)系準(zhǔn)確。相機(jī)標(biāo)定選擇合適的特征提取算法，如SIFT、SURF、ORB等，并進(jìn)行特征匹配，為后續(xù)的運動估計和地圖構(gòu)建提供數(shù)據(jù)。檢測相機(jī)是否回到之前已探索過的區(qū)域，并進(jìn)行全局優(yōu)化，消除累積誤差。特征提取與匹配基于特征匹配結(jié)果，利用濾波或優(yōu)化方法估計相機(jī)運動軌跡，并構(gòu)建地圖。運動估計與地圖構(gòu)建020403回環(huán)檢測與全局優(yōu)化性能評估指標(biāo)體系和方法精度評估通過對比真實軌跡和估計軌跡的誤差來評估系統(tǒng)的精度。魯棒性評估在復(fù)雜場景下，如光照變化、動態(tài)干擾等情況下，評估系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。實時性評估通過計算系統(tǒng)處理每幀圖像所需的時間來評估系統(tǒng)的實時性能。地圖質(zhì)量評估從地圖的完整性、準(zhǔn)確性、一致性等方面評估地圖的質(zhì)量。常見問題排查和解決方案定位失敗可能是由于特征匹配失敗、運動估計錯誤或地圖丟失等原因引起的，可以通過增加特征點數(shù)量、優(yōu)化匹配策略、提高運動