【跟我一起读《视觉惯性SLAM理论与源码解析》】第十章 ORB-SLAM2中的地图初始化

news/2024/4/26 2:01:21/文章来源:https://blog.csdn.net/zhangyuanbonj/article/details/129246456

这一章节主要讲了单目初始化以及双目初始化的事情,大部分篇幅给了单目地图初始化。

  1. 单目初始化的流程:记录当前帧和参考帧(第一帧)之间的特征匹配关系,在特征匹配点对中随机选择8对匹配点作为一组,用这八对点分别计算基础矩阵以及单应矩阵,得到得分,计算得分比例,据此判断是选取基础矩阵还是单应矩阵求位姿和三角化。
  2. 求F或者H之前为什么要进行归一化处理?归一化的流程是怎样的。
  3. H中,一对点确定两个方程,那么其实只需要四对点求H,为什么代码中还是用八对点求H?
  4. 单应矩阵的尺度等价性是怎么描述的?
  5. SVD分解后,右奇异矩阵最后一列是最优解怎么解释?
  6. 单应矩阵评分中的双向投影求重投影是怎么实现的?
  7. 卡方检验(分布)了解多少?
  8. 基础矩阵是如何恢复位姿的,一对点确定一个方程?
  9. 基础矩阵秩为2,所以要进行二次SVD分解,最后强制把最小的奇异值设为0
  10. 检验基础矩阵 评分的过程测误差用的是特征点到对应极线的距离和,这是如何实现的?
  11. 这里为什么计算得分用的是th2,阈值却使用的是th(按道理来说距离应该是一个自由度,th足够)?
  12. 特征点对三角化获得三维点坐标的过程
  13. 检验三角化结果,为什么需要把坐标系统一化,这里用两相机光心视差角来检验三维点合格与否是如何实现的?nGood点对判断的条件?通过检验的视差角是如何选取的?
  14. 双目模式下的地图初始化原理是什么?SAD原理?
  15. 亚像素插值原理,有什么作用?

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