ORB-SLAM2 相關依賴安裝，參考這篇文章 4. 編譯源碼 chmod +x build.sh ./build.sh …… 圖像配準是疊加兩個或多個來自不同來源、在不同時間和角度拍攝的圖像的過程。 圖像配準過程是一種自動或手動操作，它試圖發現兩張照片之間的匹配點並在空間上對齊它們以最小化所需的誤差，即兩幅圖像之間的統一鄰近度測量。 一旦在圖片之間建立了對應關係，通常可以簡單地調節或處理對兩張或多張照片之間的聯繫的研究。
- 運行思路，將修改後的 ORB_SLAM2_PointCloud 編譯的庫拷貝到ROS下並新建一個ROS節點，通過這個節點讀取相機的數據，然後調用 ORB_SLAM2_PointCloud 的接口，實現利用RGBD相機實時構建地圖的功能。
- ３、新建一個config文件夾，然後把相機的內參寫爲ORB_SLAM2的參數文件格式（這裏我使用的是ASTRA的那款RGBD相機），基本只需要複製一個ORB_SLAM2的配置文件過來修改相機的內參即可。
- 然後穩定移動相機以獲得物體不同視圖，同時隨時保持2-3個標記在相機的視野內。
- 英特爾網站和通信內容遵循我們的隱私聲明和使用條款。
- 首先，6D表示6個自由度，3個自由度的位移和3個自由度的空間旋轉 …
好在ORB-SLAM2這個框架結構清晰，只需要單獨添加一個線程用於維護點雲地圖，將ORB-SLAM2生成的關鍵幀傳入點雲地圖構建線程，利用傳入關鍵幀來生成點雲地圖，這就是基本思路了。 其實這個工作高翔博士在早期就已經做過了，並上傳到了github中。 2、傳統的 SLAM 算法一般通過不斷優化相機軌跡或者特徵點的方式，來提高軌跡估計或者重建的精度，這篇文章採用不斷優化重建的 map 的方式，提高重建和位姿估計的精度。
intel realsensed435: 文章評價
1、基於 RGB-D 稠密的三維重建，一般使用網格模型融合點雲，ElasticFusion 是爲數不多使用 surfel intel realsensed4352025 模型表示的。 新獲取的點雲融合到全局模型中後，每次初始化新的 Deformation Graph，每次初始化新的 Deformation Graph 要比保持更新同一個 graph 計算量小而且還要簡單可行。 6、算法融合 RGB-D 圖像進行位姿估計，對於 RGB 圖像通過顏色一致性約束計算位姿，對於點雲通過 ICP 算法計算位姿，ElasticFusion 融合了二者。
- ORB-SLAM2 相關依賴安裝，參考這篇文章 4.
- 當相機移動距離或者角度較大時，因爲累積誤差的作用，當存在迴環時，ACTIVE 和 INACTIVE 對應點不能交疊，從 ACTIVE 和 INACTIVE 投影出的點也解算不出來位姿變換來（兩幀配準誤差大於閾值），所以，這個時候需要全局的迴環檢測。
- 如圖 3 所示，如果兩幅點雲有交疊，存在迴環，那麼投影得到的兩幀點雲可以配準上（第一步計算的誤差小於一定閾值，Hessian 矩陣特徵值大於一定閾值，詳見論文）。
- 下載代碼後按照按照原版ORB_SLAM2的編譯方式進行編譯即可。
- 但是有很多問題： 問題1：如果你真正跑起來（00數據集），你會發現點雲沒有正確拼接。
我們表明它甚至允許在沒有視覺信息的情況下通過短間隔進行跟蹤，例如 將相機對準白牆造成的。 此外，慣性測量可以觀察到全局滾轉和俯仰，減少… 1、圖像對齊的步驟 已知圖像A和B，圖像對齊的步驟： 提取圖像A和B的特徵 匹配圖像A和B中的特徵 求解圖像A和B的對齊矩陣 2使用最小二乘求解對齊矩陣的問題 使用最小二乘求解對齊矩陣容易受到outliers的影響, 誤差會很大。 3 RANSAC（random sample consensus）算法 3.1 思想 假設一條線，計算非常接近這條線的局內點（i… 5、計算得到相機位姿後，將當前幀的點雲和重建好的做融合，融合使用 openGL 的 shading language，如果在存在局部的或者全局的迴環，在使用 openGL 進行點的融合時候，將優化之後的節點變量，作用於全部的點。
intel realsensed435: 深度センサ付きカメラを使わない！WEBカメラと AI（DeepLearning）を使った骨格検出システム『VisionPose®』とは？
如果MESHING設置爲false，腳本將僅嘗試移除背景並使用平坦表面自動完成看不見的底部（如果FILLBOTTOM設置爲 true），您將需要執行步驟5。 同樣地，Stereo Module和RGB Camera可以分別設置參數（很重要，後面要用到）。 這裏簡單說一下，Stereo Module的作用是用來設置深度信息的，而RGB Camera就是用來設置RGB顏色信息的！
4、在第 3 部中如果不存在全局的迴環，則檢測是否存在局部的迴環（局部迴環檢測算法後續會展開介紹），如果存在局部的迴環，則同第 3 步，進行位姿估計，並且建立約束，優化 node 參數。 幀之間的位姿，計算得到位姿變換後，在圖像中均勻抽取一些點，建立約束，優化 node 參數（關於如何優化 map 後續文章還會展開介紹）。 有沒有辦法通過對報錯類型的分辨達到我們對異常結果檢測的目的呢？ 實驗室採購的三個Intel intel realsensed435 RealSense相機到了，分別是D435、R200和blasterx senz3d，準備對每個相機寫個使用筆記，瞭解主要功能。 一、產品介紹 1、產品全稱 Intel RealSense Depth Camera D435 2、實物圖 3、相機介紹 參考博客 2018年1月19日，英特爾宣佈更新RealSense深度攝像頭產品線，帶… 由於ORB-SLAM2在構建的時候只在地圖中保留了特徵點，對於使用RGB-D相機的小夥伴而言，更希望得到一個點雲地圖。
intel realsensed435: 圖像對齊方法
具體地說，對於一組圖像數據集中的兩幅圖像，通過尋找一種空… 前言 本次實驗是在ORBSLAM2系統源碼的基礎上進行修改，加入了稠密點雲地圖構建程序代碼和用鍵盤控制turtlebot3小車代碼，目的是可以用小車帶着RGBD相機行走，進行稠密點雲地圖構建。 本實驗只對RGBD部分進行了修改，所以目前只能用RGBD相機構建稠密點雲地圖。 博主的實驗環境和使用說明 Ubuntu16.04+ROS+改進版ORBSLAM2+Kinect2 在使用… 這對於直接方法是特別有益的：衆所周知直接圖像對準是非凸的，並且只有在足夠準確的初始估計可用時才能預期收斂。 雖然在實踐中像粗到精跟蹤這樣的技術會增加收斂半徑，但是緊密的慣性積分可以更有效地解決這個問題，因爲附加的誤差項和先前的結果確保即使對於快速運動也能收斂。
intel realsensed435: 測試代碼
如果有不完善的地方，還是希望大家能夠多多指正。 但是有很多問題： 問題1：如果你真正跑起來（00數據集），你會發現點雲沒有正確拼接。 問題2：跑起來，你會發現很亂，除了問題1，還有是因爲y方向剪裁不夠，即還有很多天空像天花板一樣貼在了頂上，所以從上面看是看不到道路的。 問題3：亂的原因除了問題1，2，還有是因爲z方向剪裁仍然不夠。 實際操作發現超過一小段距離點雲就開始… 2、然後把上述解決ORB-SLAM2 ROS環境的方法套用在這個寫有RGB-D建圖的代碼 ORB_SLAM2_PointCloud 裏面，這樣就不需要編寫單獨的ROS節點來調用ORB-SLAM2的庫了。
intel realsensed435: 下載RealSense SDK 2.0
如圖，在攝像頭運行過程中，攝像頭突然斷開，可能設備需要對異常進行捕獲並處理（如攝像頭重連，發出警報，發送信號給車輛讓它停止前進等） 需閱讀，python異常捕獲及處理 … 默認情況下，腳本在倒計時5後錄製40秒，錄製時間長度可以在record.py中的第20行進行修改。 可以通過按“q”更改錄製間隔或退出錄製。 然後穩定移動相機以獲得物體不同視圖，同時隨時保持2-3個標記在相機的視野內。 本文章對英特爾D435i這款相機的使用做了一個總結，自己也處在一個學習的階段，也相當於是整理一下學到的東西。
intel realsensed435: ORB-SLAM2 在線構建稠密點雲（一）
下載代碼後按照按照原版ORB_SLAM2的編譯方式進行編譯即可。 運行思路，將修改後的 ORB_SLAM2_PointCloud 編譯的庫拷貝到ROS下並新建一個ROS節點，通過這個節點讀取相機的數據，然後調用 ORB_SLAM2_PointCloud 的接口，實現利用RGBD相機實時構建地圖的功能。 ROS節點通過新增的函數接口，讀取點雲線程生成的點雲地圖，發佈到指定的topic上面，供其他節點調用。 本文基於高翔博士的ORB_SLAM2稠密建圖代碼改進 。 從github上下載修改後的代碼放入src目錄內 3.
intel realsensed435: 數據處理
在ROS工作空間下下新建一個名爲 orbslam2_pointcloud 的包，將修改後的 ORB-SLAM_PointCloud 編譯的庫文件拷貝到ROS下新建一個包，並將所有的頭文件拷貝到你所構建的ROS包下的include中。 ： 將投影得到的相機系下的 active 點 align 到世界系下的 inactive 點的 pose，pose 通過將世界系下的 inactive 點設爲配準的模型，將相機系下的 active 點設爲待配準的幀獲得。 由於每次重新初始化一個新的 deformation graph 要比保持更新一個已有的計算量小，並且簡單可行，對於每次新獲取的點雲融合後，初始化一個新的 deformation graph。 2、計算相機位姿如果誤差大於設定閾值，表示跟蹤失敗，啓動重定位算法；如果誤差小於設定閾值，則進入下一部分。 這裏的依賴項太多了，我直接貼上來，由於本人所安裝PCL是1.11.1版本的，所以以下內容僅適用於PCL1.11.1。 將包含目錄與庫目錄信息分別更改爲如下所示，一般而言，只要安裝好opencv與pcl庫後，這裏的路徑除了哪個盤不一定一樣以外，其餘均一樣。
intel realsensed435: 通過局部和全局迴環檢測建立的約束優化 node 參數
1 下載RealSense SDK 2.0進入網址：RealSense SDK 2.0直接拉到網站最下端，在Asset下可以看到很多exe可執行軟件，由於我的電腦是win10，所以選擇第三個。 說句題外話，鄙人曾經考英語六級時記得Asset專門指不動資產，沒錯，就是房子！ 下載完成後文件夾內有如下圖所示軟件，直接安裝即可。 2 intel realsensed435 測試RealSense d435i打開RealSense Viewer。 測試結果會自動保存在當前文件夾的Test文件內，以下分別展示d435i相機識別到的2D圖像和紋理圖像。
intel realsensed435: 1 代碼安裝
在這一篇博客（我參考了各位大佬的博客）主要在ROS環境下通過讀取深度相機的數據，基於ORB-SLAM2這個框架實現在線構建點雲地圖（稀疏和稠密點雲）和八叉樹地圖的構建(Octomap，未來用於路徑規劃)。 涉及到兩個代碼，一個是我們在修改後的ORB_SLAM2和ROS節點orbslam2_pointcloud，這兩部分代碼(也包括了雙目的部分)我都放在了碼雲上面了。 ORB_SLAM2代碼安裝（稠密點雲版） 由於ORB-SLAM2在構建的時候只在地圖中保留了ORB特徵，建立稀疏點雲地圖，. 在這一篇博客中我們（當然不是我啦，網絡上有很多的資源，我只是整合了一下，原創性的知識還是來至於廣大研究人員）在ROS環境下讀取深度相機的數據，然後基於ORB-SLAM2這個框架實現在線構建點雲地圖和八叉樹地圖的構建。 博文分三個部分：第一部分講解如何在ORB-SLAM上添加點雲建圖線程；第二部分講解如何在ROS下利用深度相機在線構建點雲地圖；第三部分講解如何將點雲地圖在線轉換爲八叉樹地圖。 注意這裏涉及到兩個代碼，一個是我們在ORB_SLAM2的基礎上修改得到的 ORB_SLAM2_PointCloud和運行的ROS節點orbslam2_pointcloud，這兩個代碼我都放在了碼雲上面供大家下載。
6D姿態估計的理解及BOP數據集參數說明 一、6D姿態 姿態估計在百度上搜會出現“姿態估計問題就是確定某一三維目標物體的方位指向問題”的解釋，但是具體來講確定某一三維目標物體的方位指向問題到底是什麼意思呢？ 首先，6D表示6個自由度，3個自由度的位移和3個自由度的空間旋轉 … 在arucomarkers文件夾中使用適當大小的aruco標記（ID 1-13）對pdf進行彩色打印。 在感興趣的對象周圍貼上標記，如圖所示，確保沒有帶有重複IDS的標記。
基於ORBSLAM2，離線或者在線生成稠密點雲地圖。 在線生成點雲的同時還可以將採集到的圖像數據以TUM數據集的格式保存。 ３、新建一個config文件夾，然後把相機的內參寫爲ORB_SLAM2的參數文件格式（這裏我使用的是ASTRA的那款RGBD相機），基本只需要複製一個ORB_SLAM2的配置文件過來修改相機的內參即可。 ElasticFusion之OpenNI2編譯最近在看ElasticFusion的文章，打算在Windows平臺上進行復現，由於涉及到衆多軟件，故在此記錄一下編譯過程，以備後續升級軟件使用。 在進行點的融合更新時：點的位置信息，法向量，和顏色信息的更新方法類似於 KinectFusion 採用加權融合的方式，面片的半徑通過場景表面離相機光心的距離的求得，距離越大，面片的半徑越大。
關於Octomap的安裝和啓動方法可以查看我另外一篇博客(Octomap 在ROS環境下實時顯示)。 當相機移動距離或者角度較大時，因爲累積誤差的作用，當存在迴環時，ACTIVE 和 INACTIVE 對應點不能交疊，從 ACTIVE 和 INACTIVE 投影出的點也解算不出來位姿變換來（兩幀配準誤差大於閾值），所以，這個時候需要全局的迴環檢測。 對於模型點和 Graph nodes 建立連接，並且對模型點做位姿優化，在 openGL 中的 shader 中進行。 均勻抽取重建好的模型中的點來初始化 Deformation Graph，抽取點的個數和重建好的模型點的個數成正相關，由於每次新的點添加到模型時是按照時間的先後順序進行的，均與抽取 Deformation Graph 的點也是按照時間先後順序排列的。 版權聲明：本文爲博主原創文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 默認情況下，register_segmented嘗試刪除所有不需要的背景並執行表面重建，將註冊的點雲轉換爲三角形網格。
intel realsensed435: 2 測試結果
寫博客時受限於本人的水平，上述的方法有一點笨拙。 這裏還有一種方法可以簡便的運行ORB-SLAM2 到達上訴效果。 如圖 3 所示，如果兩幅點雲有交疊，存在迴環，那麼投影得到的兩幀點雲可以配準上（第一步計算的誤差小於一定閾值，Hessian 矩陣特徵值大於一定閾值，詳見論文）。 Deformation graph 由一些 nodes 組成，node 是在重建好的點均勻抽樣得到，如上圖所示，紅色的表示抽取的 node，黑色的表示重建好的其它的點，node 的數量和重建好點的數量成正相關。 通過提交此表單，您確認您年滿 18 週歲，並且同意讓英特爾通過營銷相關的電子郵件或使用電話聯繫您。 英特爾網站和通信內容遵循我們的隱私聲明和使用條款。
intel realsensed435: 全局迴環檢測
1.2 intel realsensed4352025 ORB-SLAM_PointCloud 數據集運行2、ROS下運行ORBSLAM… 最近在看ElasticFusion的文章，打算在Windows平臺上進行復現，由於涉及到衆多軟件，故在此記錄一下編譯過程，以備後續升級軟件使用。 這篇主要記錄完整的Debug x64版編譯過程， intel realsensed435 如果不想自己編譯，可直接從用我的百度雲分享，這裏也有編譯所需的全部文件。
修改的內容都基本一樣，你可以直接load高博修改的版本，也可以在這個地址上修改我使用的版本。 下載代碼以後，請首先參考ORB-SLAM2的安裝方式安裝相關依賴。 由於添加了點雲構建線程，因此還需要安裝點雲庫（點雲的安裝參考這個博客）。