点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货
在右上方 ··· 设为星标 ★，与你不见不散
联盟成员读书笔记带你深入理解单目SLAM
SLAM最先由Smith Self 和 Cheeseman于1987年提出，被认为是实现移动机器人真正自主的关键。
视觉传感器信息量大、灵活性高、成本低，其他传感器无法比拟，随着计算机视觉的发展和计算能力的增强，出现了大量利用摄影机作为传感器的视觉SLAM方法。
单目视觉SLAM仅使用一个摄像头，具有系统结构简单、成本低且易实现
基于概率框架的单目视觉SLAM
总体思路：在给定了从初始时刻到当前时刻的控制输入以及观测数据的条件下，构建一个联合后验概率密度
函数来描述摄像机姿态和地图特征的空间位置。通过递归的贝叶斯滤波方法对此概率密度函数加以估计， 从而实现摄像机SLAM。
在该类方法中，使用扩展卡尔曼滤波实现SLAM是一种常见的解决方案：
-
Davison实现了一种基于扩展卡尔曼滤波的实时单目SLAM系统–MonoSLAM
-
Lemaire利用matlab实现了一个基于扩展卡尔曼滤波的单目SLAM仿真实验系统
-
Roussillon利用高速摄像机实现了基于EKF的实时单目视觉SLAM系统RTSLAM
此外，还有利用粒子滤波概率滤波器实现单目视觉SLAM方法
为了改进系统非线性给EKF带来的影响，无迹卡尔曼滤波器也被引入到单目时间SLAM算法中，但是比EKF增加了计算复杂度。
-
Sim提出一种基于粒子滤波的SLAM方法。原理是将运动路径和地图的联合后验分布估计问题分解为用例子滤波器对运动路径的估计问题和在已知路径下的路标估计问题。
-
然而，为保证定位精度，在复杂场景和运动中需要较多粒子，大大增加算法复杂度，重采样容易导致样本贫化等问题
基于非概率框架的单目视觉SLAM方法
主要是基于关键帧和稀疏捆绑调整等优化算法实现：
-
Mouragnon利用摄像机最近采集的固定数目的图像作为关键帧，进行局部捆绑调整优化，以实现SLAM
-
Klein提出一种基于关键帧的单目视觉SLAM系统PTAM。该系统利用一个线程对摄像机姿态进行跟踪，同时利用另外一个线程对关键帧数据以及所有特征点的空间位置进行捆绑调整，进而实现SLAM
基于图优化的SLAM方法也逐渐被引入到单目视觉SLAM中
END
声明：本文来源于联盟成员学习笔记
如需转载，联系后台
加群交流
关注计算机视觉与人工智能技术，欢迎加入CV联盟群
扫描添加CV联盟微信拉你进群，备注：CV联盟
热文荐读
2018年12月精选文章目录一览
亲身经历2019年校招8个大厂心得体会，纯干货分享（大疆、百度…）
重磅！图森王乃岩团队最新工作—TridentNet：处理目标检测中尺度变化新思路
GANs最新综述论文: 生成式对抗网络及其变种如何有用【附pdf下载】
算法岗百里挑一热爆了，全球AI大厂薪酬大起底
史上最全！计算机科学领域顶会最佳论文大合集：微软研究院最多，清华排24
MIT的周博磊博士如何解释深度学习模型（附PPT)
【资源下载】512页IBM沃森研究员Charu最新2018著作《神经网络与深度学习》（附下载链接）
人工智能相关领域的国际顶尖会议介绍
新人创作打卡挑战赛
发博客就能抽奖！定制产品红包拿不停！