视觉SLAM整理 （1）

一、三个坐标系（世界坐标、相机坐标、图像坐标）

1、一个定则（右手定则）：

注:图片来源http://www.zybang.com/question/35583619443d2163d5dd731826c47f1a.html

2、三个坐标系图解：

注：图片来源http://blog.sina.com.cn/s/blog_b364631a0101imw1.html

3、两个变换

• 刚体变换（世界坐标【x,y,z】->相机坐标【Xc,Xc,Xc】）

• 透视变换 （相机坐标->图像坐标【Xu,Xv】）

  • 

    注:图片来源http://blog.sina.com.cn/s/blog_b364631a0101imw1.html

    • 公式:
      
      • Xu = Xc * f / Zc
      • Xv = Yc * f / Zc
    • 推倒过程：
      
      • 将xz面、yz面分开看

二、线性回归

概念：当Ax = B无解时，需要通过最小化误差的平方和（即最小二乘）找最优解

三、OpenCV图像配准：没有ICP算法？

内容：匹配两帧之间的特征点（ ∈R3 ）

1、一个最终目的：

• 最小化对应点的变化误差（即
  Min∑i=1n=||q−(Rp+t)||2
  ）
• 最终计算出相机位姿

2、两个方法：

• 直接法
• 特征法

|2017.2.10.23.04

3、匹配流程

1. 读取图片（包括RGB和DEP）-> imread
2. 构造特征点提取器和描述子提取器（SIFT）-> cv::FeatureDetector\DescriptorExtractor::create
3. 提取关键点detect(rgb,cv::KeyPoint)
4.计算描述子compute(rgb,cv::KeyPoint,cv::Mat)
5.匹配描述子
vector< cv::DMatch > matches;
cv::FlannBasedMatcher matcher;
matcher.match( desp1, desp2, matches );
6. 筛选匹配关系->去掉距离太远的匹配

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四、视觉里程计（visual odometry）

1、概念：匹配两帧->估计运动->累加运动

2、流程：

• 计算两帧的关键点和特征描述子
• 匹配两帧的关键点和特征描述子（PnP）
• 如果inliers太少，则丢弃该帧，否则融合点云
• 重复第一步