视觉SLAM开源代码论文带读(DSO)

主讲人:觉罗雅威 |

  • 开课时间

    2019.11.21 20:00

  • 课程时长

    150分钟

  • 学习人数

    4606学习

  • 立即学习

查看回放

视觉SLAM开源代码论文带读(DSO)

DSO:

TUM的Jakob Engel大佬在LSD-SLAM基础上的又一力作,取得了比ORB-SLAM等特征点法和LSD-SLAM等直接法更好的效果。基于稀疏像素点的光度误差进行优化,同时对相机光度和几何参数也进行了优化。后端优化采用基于滑动窗口的优化方法,使用FEJ来保证零空间一致性。代码包括了对这些技术的详细底层实现,虽然可读性有一定影响,但并未削弱它对学者的吸引力。在DSO的基础上,TUM发展了VI-DSO、LDSO、StereoDSO、DVSO,其他研究人员也陆续发表了SalientDSO、stereo-VI-DSO等工作,堪称SLAM领域内最具代表性的直接法系统。

相关推荐

计算机视觉 三维视觉 进阶
智能机器人 SLAM/VIO 高级