2023. 3. 1. 17:55ㆍDevcorse/Visual SLAM(02.20~3.31)
MonoSLAM - 2003
- Incremental SLAM method
- Use Extended Kalman Filter(EKF)
- 3D landmarks as 2D keypoints with unknown depth - ray에 gaussian distribution을 적용해 dept 추정
-> 그후 EKF사용
-> 처음 frame은 좌표를 알고있는 object를 가지고 있어야한다
- 방 한개 정도 너비
PTAM
- Parallel Tracking and Mapping
- split tracking and mapping process into 2threads
- Fast tracking + slow mapping
- Manual initialization via 5-point algorithm
- 첫 2view를 직접 고르고 epipolar matrix를 구해 fundamental matrix를 구한다.
- user FAST corenr
- Map optimization with keyframe-based bundle adjustment
- keyframe: frame간 이미지가 바꼇다로 구분되는 frame - feature가 70이상이면 동일 frame 이런식
- 너무 가까운 view는 오히려 악효과를 가져올때도 있어 어느정도 있다. keyframe 사용
- 기존 keyframe이라면 tracking 하여 map을 그린다.
- 새 keyframe이라면 mapping한다.
Visual-SALM, Why filter?
strasdat 2012
- proof of probabilistic graphical inference being more efficient than filtering methods
- graph(BA)방식이 filter(EKF)보다 좋다.
ORB-SLAM - 2015
- monocular camera
- complete VSLAM pipelline
- Tracking, local mapping, loop closure threads
- no user inputs required
- Automatic map initialization
- Relocalization + global optimization
- Efficient ORB features
- Co-visibility graph / Essential graph
- Enables efficient and accurate pose tracking + map updates
- Easy keyframe insertion + Strict culling policy
- Relocalization via Bag-of-visual-words
- tracking, local mapping, loop closing 3개의 thread를 할당하며 map을 공통으로 사용한다.
- tracking: frame -> extract ORB(map init) -> initial pose estimation from last frame or relocalisation -> track local map new keyframe decision -> keyframe
- local mapping -> keyframe -> keyframe insertion -> recent mappoints culling -> new points creation -> local BA -> local keyframes culling
- loop closing: loop detection(candidates detection -> compute slim3) -> loop correction(loop fusion -> optimize essential)
graph
- local BA: 최신 N개의 keyframe만 사용하여 BA계산
ORB-SLAM2
- monocular, stereo, rgb-d camera도지원
ProSLAM
- single-thread VSLAM
- codular software architecture
- easy-to understand
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