Визуальная одновременная локализация и сопоставление (vSLAM)

Визуальная инициализация карты SLAM, отслеживание, локальное отображение, обнаружение цикла и коррекция дрейфа

Визуальная одновременная локализация и картография (vSLAM), относится к процессу вычисления положения и ориентации камеры, относительно её окружения, с одновременным отображением среды. Процесс использует только визуальные входы от камеры. Приложения для визуального SLAM включают дополненную реальность, робототехнику и автономное управление автомобилем. Для получения дополнительной информации см. Обзор Visual SLAM.

Функции

расширить все

Обнаружение, извлечение и сопоставление функций

`detectSURFFeatures`	Обнаружение функций SURF и возврат `SURFPoints` объект
`detectORBFeatures`	Обнаружение ключевых точек ORB и возврат `ORBPoints` объект
`extractFeatures`	Извлечение дескрипторов процентных точек
`matchFeatures`	Поиск соответствующих функций
`matchFeaturesInRadius`	Найдите соответствующие функции в заданном радиусе

Реконструкция 3-D структуры

`triangulate`	3-D местоположения неискаженных совпадающих точек в стерео изображений
`worldToImage`	Проецируйте точки мира в изображение
`pointsToWorld`	Определите мировые координаты точек изображения

Оценка движения

`estimateGeometricTransform2D`	Оцените 2-D геометрическое преобразование из совпадающих пар точек
`estimateGeometricTransform3D`	Оцените 3-D геометрическое преобразование из совпадающих пар точек
`estimateFundamentalMatrix`	Оцените фундаментальную матрицу из соответствующих точек в стерео изображений
`estimateWorldCameraPose`	Оцените положение камеры от 3-D до 2-D соответствий точек
`findWorldPointsInView`	Найти мировые точки, наблюдаемые в виду
`findWorldPointsInTracks`	Найдите мировые точки, которые соответствуют точечным трекам
`relativeCameraPose`	Вычислите относительное вращение и перемещение между положениями камеры

Оптимизируйте движение и 3-D структуру

`optimizePoses`	Оптимизируйте абсолютные положения с помощью относительных ограничений положения
`createPoseGraph`	Создайте график положения
`bundleAdjustment`	Уточнение положения камеры и 3-D точек
`bundleAdjustmentMotion`	Уточните положение камеры с помощью регулировки пучка только для движения
`bundleAdjustmentStructure`	Уточните точки 3-D с помощью корректировки пучка только для структуры

Визуализация результатов

`imshow`	Отобразите изображение
`showMatchedFeatures`	Отобразите соответствующие точки функции
`plot`	Постройте графики видов и соединений
`plotCamera`	Постройте график камеры в 3-D координатах
`pcshow`	Постройте график 3-D облаке точек
`pcplayer`	Визуализация потоковых данных 3-D облака точек

Управление данными

`imageviewset`	Управление данными для структуры - от движения, визуальной одометрии и визуальной SLAM
`worldpointset`	Управление 3-D для 2-D соответствий точек
`indexImages`	Создайте индекс поиска изображений
`invertedImageIndex`	Индекс поиска, который отображает визуальные слова на изображения
`bagOfFeatures`	Мешок объекта визуальных слов

Темы

Стерео-визуальная одновременная локализация и сопоставление

Разрабатывайте алгоритм Visual SLAM, используя Unreal Engine Simulation (Automated Driving Toolbox)

Разработайте визуальный алгоритм одновременной локализации и картографии (SLAM) с использованием данных об изображениях из Unreal Engine^® среда симуляции.

Обзор визуального SLAM

Осмыслите визуальные локализации и картографию рабочего процесса (SLAM).

Документация

Визуальная одновременная локализация и сопоставление (vSLAM)

Функции

Обнаружение, извлечение и сопоставление функций

Реконструкция 3-D структуры

Оценка движения

Оптимизируйте движение и 3-D структуру

Визуализация результатов

Управление данными

Темы

Рекомендуемые примеры

Монокулярная визуальная одновременная локализация и картография

Стерео-визуальная одновременная локализация и сопоставление

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка