提出的RD-VIO可以在具有纯旋转运动的动态场景中稳健地工作，并且优于一些其他最新的VIO/VI-SLAM系统，如VINS-Mobile。...子关键帧的滑动窗口 正如之前介绍的，我们不能填充滑动窗口以容纳纯旋转帧，也不能丢弃纯旋转帧，因为它们必须保留以持续估计IMU偏差，在系统中引入了一个子帧机制，允许一个关键帧携带一组子帧，如图6中每种情况的下部分所示...除了停止期，我们还可以看到许多速度局部最小值被成功检测为R帧。MH序列中出现的场景很大，V1_01_easy和V2_01_easy中的整体运动速度较慢。...因此，我们可以在许多局部最小点中看到稀疏标记的R帧。为了进一步检查我们的纯旋转检测方法的速度范围，我们在图8中为每个序列绘制了R帧和N帧的热图。...与基线VIO相比，SF-VIO在许多序列上都显示出了显著的改进。 我们测量了系统每个模块的运行时间。我们将VINS-Mono配置为具有8帧大小的滑动窗口，并停用了其后端，以确保两个系统之间的公平比较。
1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（） psych包中有用的因子分析函数 函数 描述 principal（） 含多种可选的方差放置方法的主成分分析...用户可以输入原始数据矩阵或相关系数矩阵列到principal()和fa（）函数中，若输出初始结果，相关系数矩阵将会被自动计算，在计算前请确保数据中没有缺失值； （2）选择因子分析模型。...但理念上的东西都不容易构建，当提取了多个成分时，对它们进行旋转可使结果更具有解释性。 （3）主成分旋转 旋转是一系列将成分载荷阵变得更容易解释的数学方法，它们尽可能地对成分去噪。...最流行的下次旋转是方差极大旋转，它试图对载荷阵的列进行去噪，使得每个成分只是由一组有限的变量来解释（即载荷阵每列只有少数几个很大的载荷，其他都是很小的载荷）。...（每个因子被认为可解释多个观测变量间共有的方差，也叫作公共因子） 模型的形式为： Xi=a1F1+a2F2+……apFp+Ui Xi是第i个可观测变量（i=1,2,……k） Fj是公共因子（j=1,2,
因此，在下面的段落中，将简要介绍所提出的VPSLAM系统的每个模块。拟议的VP-SLAM系统如“图1”所示，该系统基于ORB-SLAM2[8]架构。该系统由两个模块组成：前端和后端。...\mathtt{t_{iw}}\in \mathbb R^{3xn}与文献[1]类似，在前端部分，点特征和线特征在每个RGB帧中并行输出。...尤其是，在给定场景中具有一组3D平行线的图像时，这些线必须与MW中的主导方向 对齐。因此，给定图像中至少两个线簇，相关簇 中对应线的高斯球面上的大圆的法向量必须垂直于簇的主导方向。...成本函数 的雅可比数为：\pmb{\text {R}_{\text {iw}}}的初始值是通过优化线的再投影误差和点的重新投影误差而获得的。...4.1 TUM RGB-D基准中的定位精度我们在TUM-RGB-D数据集[16]上测试了我们的方法，该数据集由多个真实世界相机序列组成，其中包含了以全帧速率（30 Hz）记录的各种场景，如杂乱区域、不同复杂结构和纹理的场景
此外，通过同时执行运动校正和先验生成，并直接将每个扫描与地图进行配准，而不进行扫描帧与帧之间的配准，DLIO的简化架构比当前最先进的算法在计算效率上提高了近20%，准确性增加了12%，通过对多个公开基准和自行收集的数据集进行广泛测试...第三，在流程中使用了一种新的非线性几何观测器，该观测器具有强大的性能保证，对于实现前两个贡献至关重要，能够以最小的计算复杂度生成机器人完整状态的准确估计。...在第二个模块中，利用非线性几何观测器将系统的状态与第一个组件的位姿输出进行更新，提供高频率且具有全局收敛性的位姿、速度和传感器偏差的准确估计，这些估计值然后初始化下一次运动校正、扫描匹配和状态更新的迭代过程...W中的点级连续时间积分确保了校正后点云的最大保真度，并由自定义的基于GICP的扫描匹配器配准到机器人的地图上，系统的状态随后由具有强收敛性的非线性几何观测器进行更新，这些位姿、速度和偏差的估计值然后初始化下一次迭代...连续时间运动校正与联合先验 旋转式LiDAR传感器获取的点云在运动过程中会受到运动畸变的影响，因为旋转的激光阵列在扫描期间收集到的点是在不同的时刻，我们不再假设扫描期间存在简单的运动（如恒定速度），因为这可能无法准确捕捉到细微的运动
） ORB特征描述子D_i，与其他所有能观测到该点云的关键帧中ORB描述子相比，该描述子的汉明距离最小 根据ORB特征尺度不变性约束，可观测的点云的最大距离dmax和最小距离dmin 对每个关键帧K_i...图中每个节点代表一个关键帧，如果两个关键帧都能同时观测到地图云点中至少15个点，则这两个关键帧之间用一条边线相连，我们用权重θ表示两个关键帧能共同观测到的云点数量 为了矫正闭环回路，我们像论文[6]那样做位姿图优化...然后，回环关键帧及其近邻能观测到的所有地图云点都映射到Ki及其近邻中，并在映射的区域附近小范围内搜索它的对应匹配点，如第5部分D节所述。所有匹配的地图云点和计算Sil过程中的有效数据进行融合。...LSD-SLAM从随机深度值开始初始化，然后随机值逐渐收敛，因此与基准对比的时候，我们会丢掉前10个关键帧。对于PTAM算法，我们从一个好的初始化中，手动选择两个关键帧。...LSD-SLAM从随机深度值开始初始化，然后随机值逐渐收敛，因此与基准对比的时候，我们会丢掉前10个关键帧。对于PTAM算法，我们从一个好的初始化中，手动选择两个关键帧。
图中的圆圈表示因子和误差无法直接观测，但是可通过变量间的相互关系推导得到 14.1 R 中的主成分和因子分析 psych包中有用的因子分析函数 principal() 含多种可选的方差旋转方法的主成分分析...PCA和EFA都根据观测变量间的相关性来推导结果。用户可以输入原始数据矩阵或者相关系数矩阵到principal()和fa()函数中。...若输入初始数据，相关系数矩阵将会被自动计算，在计算前请确保数据中没有缺失值。 (2) 选择因子模型。判断是PCA（数据降维）还是EFA（发现潜在结构）更符合你的研究目标。...旋转方法也会依据去噪定义的不同而不同。最流行的正交旋转是方差极大旋转，它试图对载荷阵的列进行去噪，使得每个成分只是由一组有限的变量来解释（即载荷阵每列只有少数几个很大的载荷，其他都是很小的载荷）。...这些虚拟的、无法观测的变量称作因子。（每个因子被认为可解释多个观测变量间共有的方差，因此准确来说，它们应该称作公共因子。）模型的形式为： ?
毫米波雷达关键帧生成 毫米波雷达图像由于多路径返回而具有噪声和幽灵反射。将雷达点云与激光雷达点云对齐的关键在于从雷达中提取准确的环境描述。传统的做法是在单帧中滤除噪声。...然而，我们无法使用这一帧信息来消除幽灵反射，而且白噪声的峰值部分也将被视为微小物体，影响最终结果。我们选择直接提取每个雷达图像帧的关键点，并融合多个帧的特征点，以避免遮挡和幽灵反射。...用于RoLM的扫描帧投影描述子 受文章[25]启发，我们用每个区块的点密度的标准化值替换了每个箱的值，首先在XY平面上栅格化单个点云帧的空间，然后计算所有格子中的点数。...描述符可以根据DOF分为两类： • 极坐标投影（PP）：PP利用极坐标，角度作为水平轴，半径r作为垂直轴。计算落入每个弧线中的点的数量以填充描述符。它在航向方向上存储1个DOF。...给定初始测量集R，滑动窗口SK中的特征点被拼接成一个关键帧图，分别使用极坐标和笛卡尔投影描述子从候选列表中选择最相似的激光雷达帧，然后计算旋转角和平移，在此基础上，使用ICP完成对齐得到主要的边缘约束
该方法分两步估计相机的外部参数： 1）利用一组车道线观测值计算的消失点同时估计俯仰角和偏航角； 2）通过最小化车道宽度观测值和车道宽度先验值之间的差异来计算横滚角和摄像机高度。...该方法分两个阶段估计摄像机的外参： 1）俯仰角和偏航角， 2）横滚角和摄像机高度。 俯仰角和偏航角是使用一组车道边界观测值计算的VP同时估计的。...左右图分别显示了该方法产生的输入图像和它们的BEV图像 b） 数据集：使用图8和图9的多个合成和真实世界数据集来评估所提出的方法。 我们在真实场景中在线外参标定的结果。...在每个三组图像中，上、左下和右下图像分别显示输入图像、基于给定外部相机参数的BEV图像和基于所提出方法更新的BEV图像。在输入图像中，红色顶点和绿色线来自车道边界检测。...此外，该方法生成的两帧BEV图像在时间上是一致的，尽管存在运动变化和噪声。总之，该方法在合成数据集上表现良好。 总结 本文提出了一种基于车道宽度先验知识的基于车道边界观测的非本征摄像机在线标定方法。
因此，在下面的段落中，将简要介绍所提出的VPSLAM系统的每个模块。 拟议的VP-SLAM系统如“图1”所示，该系统基于ORB-SLAM2[8]架构。该系统由两个模块组成：前端和后端。...尤其是，在给定场景中具有一组3D平行线的图像时，这些线必须与MW中的主导方向 对齐。因此，给定图像中至少两个线簇，相关簇 中对应线的高斯球面上的大圆的法向量必须垂直于簇的主导方向。...因此，对于第i个相机帧 ，我们可以使用最小化公式来计算当前帧中的一组主导方向 ，如下所示： 其中 ，n是簇中的行数。...因此，为了进一步优化当前 帧相对于条件等式（2）的绝对旋转 ，我们定义以下成本函数以最小化： 注意，如果初始帧 没有至少两个具有足够行的簇，我们继续下一帧，直到找到满足条件的帧 。...4.1 TUM RGB-D基准中的定位精度 我们在TUM-RGB-D数据集[16]上测试了我们的方法，该数据集由多个真实世界相机序列组成，其中包含了以全帧速率（30 Hz）记录的各种场景，如杂乱区域、不同复杂结构和纹理的场景
提出了一种有效的PLCR(R即注册，registration)解决方案。基于两次连续扫描之间有一个小的旋转的假设，采用一阶泰勒展开来近似旋转。 提出的算法可以容忍一定的检测误差。...可以发现，在LM迭代过程中 ，仅有 和 需要迭代给出，在后续的章节中，可以证明这两个迭代量在PLCA的过程中是具有特殊结构的，从而可以极大的加速运算。...首先计算 Si+1 的集合 E 和 F，分别为 E 和 F 构建两个 KD 树。假设 P 是 mj 在 Si 中的观测值。...对于每个新关键帧，检测未跟踪点中的平面、线和圆柱体。然后将这些新的局部地标与全局地标匹配。对于新的检测，找到具有最小均方根误差 (RMSE) 的全局地标。用表示这个最小的 RMSE。...5.PLCA a.全局PLCA 全局 PLCA 的形式为(第一个位姿在优化期间是固定的)： 表示残差向量，表示对应的雅可比，在LM中，实际用到的是和，这两项是具有特殊结构的。
主成分分析往往要经过一些常见的步骤，如：数据预处理、选择模型、判断要选择的主成分数目、选择主成分、旋转主成分、解释结果、计算主成分得分。下面的例子将会详细解释每一个步骤。...SS loadings行包含了与主成分相关联的特征值，指的是与特定主成分相关联的标准化后的方差值(本例中，第一主成分的值为10)。...我们可以通过主成分旋转将成分载荷阵变得更容易解释，旋转方法有两种:使选择的成分保持不相关(正交旋转)，和让它们变得相关(斜交旋转)。...最流行的正交旋转是方差极大旋转，它试图对载荷阵的列进行去噪，使得每个成分只由一组有限的变量来解释(即载荷阵每列只有少数几个很大的载荷，其他都是很小的载荷)。...但是我们的最终目标是用一组较少的变量替换一组较多的相关变量，因此，你还需要获取每个观测在成分上的得分。 回到第一个例子，我们根据原始数据中的11个评分变量提取了一个主成分。
对于地面车辆，局部地平面可以表示为相机坐标中的特定平面，在本工作中，该平面被参数化为具有两步旋转的高度信息。...、λm表示地标的逆深度，每个地标都是相对在滑动窗口中的第一次观测帧中。优化过程中考虑以下因素： 图8....该数据序列位于高速公路上，车速适中/较高。视野中的建筑物较远，周围对象（建筑物、护栏和灌木）的纹理大多重复。 我们使用两个高速公路数据序列Seq. R-E和Seq....R-F如图22,，23，测试具有预校准C-G参数的系统性能，车辆轨迹和代表性图像如图18所示。这两个数据序列对VIO来说极具挑战性，动力学有限，环境特征不足且车速较高。...姿态估计误差的统计数据列在表V中。 图24. 在序列R-E上，不同VIO方案的估计车辆轨迹和相对平移误差 图25.
最后，将每个区域建议的特征输入到一组特定于类的支持向量机(SVMs)中，将每个区域建议标记为目标或背景，并使用线性回归器细化目标本地化(如果存在目标)。...为了提高系统的速度和精度，提出了一种SSD算法。具体来说，边界框的输出空间被离散成一组默认框，每个特征映射位置具有不同的尺度和宽高比。...每个图像包含多个不同尺度、方向和形状的目标。到目前为止，这个数据集是最具挑战性的。...具体来说，检测边界框是通过对每个feature map位置使用一组具有不同比例的默认框生成的。此外，对于每个默认框，预测偏移量更适合对象形状。...注意，一个图像可能包含多个目标类，因此列总数并不简单地等于每个对应列的和。如果检测的边界框与地面真实值重叠超过50%，则认为检测是正确的;否则，检测结果将被视为假阳性。
类似地，AB，H和R列是两个数据帧中唯一出现的列。 即使我们在指定fill_value参数的情况下使用add方法，我们仍然缺少值。 这是因为在我们的输入数据中从来没有行和列的某些组合。...我们构建了一个新函数，该函数计算两个 SAT 列的加权平均值和算术平均值以及每个组的行数。 为了使apply创建多个列，您必须返回一个序列。 索引值用作结果数据帧中的列名。...将多个变量存储为列值时进行整理 在同一单元格中存储两个或多个值时进行整理 在列名和值中存储变量时进行整理 将多个观测单位存储在同一表中时进行整理 介绍 前几章中使用的所有数据集都没有做太多或做任何工作来更改其结构...Hadley 明确提到了五种最常见的混乱数据类型： 列名是值，不是变量名 多个变量存储在列名中 变量存储在行和列中 多种观测单位存储在同一表中 一个观测单位存储在多个表中 重要的是要了解，整理数据通常不涉及更改数据集的值...如前面的秘籍“将多个变量存储为列值时进行整理”秘籍所述，当在index参数中使用多个列时，我们必须使用pivot_table来旋转数据帧。 旋转后，Group和Year变量卡在索引中。
状态估计： 系统利用紧耦合的ESIKF来进行状态估计，首选需要知道两个运算的定义： 其中Exp和Log表示旋转矩阵和旋转向量之间的基于罗德里格斯公式的映射关系。...对于地图中的点，已经被先前的帧观测过很多次，我们找到和当前观测角度相近的一帧作为参考帧，然后把地图点投影到当前帧获取地图点的光度值，应该和参考帧中的patch获取的光度值一样，以此构建残差： 预印版没有解释...2.视觉全局地图管理： 视觉的全局地图是原来观测过的雷达点云的集合，每个雷达点都对应着多个观测到这个激光点点视觉帧到多个像素块。...体素通过哈希表来管理，每个体素中保存点的位置，多个观测到该点的像素的patch的金字塔和每个patch金字塔的相机位姿。...为此作者将当前图像分成40×40像素的网格，并在其上投影最近一次激光雷达扫描中的点。每个网格中具有最高梯度的投影激光雷达点将添加到视觉全局地图中，以及在其中提取的patch和相机位姿。
在这项工作中，我们提出了一种考虑异步传感器观测的广义多相机SLAM方案。我们的框架集成了一个连续运动模型，以在跟踪、局部建图和回环闭合期间跨异步多帧关联信息。...为了推广到异步相机定时，我们引入了异步多帧的概念，该概念将在时间上（例如，在100ms内）捕获的图像分组。在图1中，每个异步多帧包含在10Hz的单个旋转激光雷达扫描期间拍摄的图像。...与存储图像和在单个时间戳估计的离散姿态的同步多帧不同，每个异步多帧MFi存储：（1）由相关相机Ck索引的一组图像和捕获时间对，以及（2）用于恢复估计轨迹的连续时间运动模型参数。...即如果所跟踪的姿态具有高于某一阈值的局部平移或旋转变化，或者如果在多个相机中重新观察到的地图点的比率低于某一阈值，则当前MF被登记为KMF。...在该数据集上的实验强调了异步传感器建模的必要性，以及使用多个相机在具有挑战性的真实场景中实现鲁棒性和准确性的重要性。
它删除图像对中的错误匹配。通过定义帧的大小、长度和宽度来实现帧的重投影。最后进行拼接，得到最终的输出拼接图像。在拼接时，检查场景每帧中的每个像素是否属于扭曲的第二帧。...如果是，则为该像素分配来自第一帧的对应像素的值。SIFT算法既具有旋转不变性，又具有尺度不变性。SIFT非常适合于高分辨率图像中的目标检测。它是一种鲁棒的图像比较算法，虽然速度较慢。...当输出拼接图像中至少有两幅重叠图像时，我们将使用如下的alpha值来计算其中一个像素处的颜色：假设两个图像 $I1,I2$,在输出图像中重叠；每个像素点$(x,y)$在图像$I_i(x,y)=(alpha...小结 上述内容对一些常用的算法进行了简单的概述。Harris角点检测方法具有鲁棒性和旋转不变性。然而，它是尺度变化的。FAST算法具有旋转不变性和尺度不变性，且具有较好的执行时间。...但是当有噪声存在时，它的性能很差。SIFT算法具有旋转不变性和尺度不变性，并且在有噪声情况下更有效。它具有非常明显的特征。然而，它受到光照变化的影响。该算法在执行时间和光照不变性方面具有较好的性能。
确定两个帧之间的对应关系并解决广义本质矩阵约束以获取相对位姿，其中[q1 q10]和[q2 q20]是匹配特征的Plucker射线，E=[t]×R是基本矩阵，其中R和t是两个广义相机帧之间的旋转和平移。...跟踪和建图 初始化之后，每个新的输入帧都会相对于上一个关键帧进行跟踪，通过词袋匹配算法计算上一个关键帧和当前帧之间的帧间对应关系，由于多视图特征包含来自不同相机的多个描述子，因此使用描述子的中值进行匹配...如果在上一个关键帧中的地图点wPi和当前帧的观测zk之间找到足够的3D-2D匹配，我们使用方程(3)计算zk的 Plucker 坐标[qk qk0]，并通过广义 PnP求解一组约束条件来估计当前帧的绝对姿态...后端 后端对应于通过最大化关于变量的后验概率给出观测值Z来优化关键帧位姿 X 和地标 L 的初始估计的优化框架。...自动车辆在野外环境中收集的，收集了一组包含多个具有挑战性但自然的场景的室内和室外序列，包括狭窄的走廊、没有特征的空间、颠簸和快速运动、突然转弯和动态物体，这些场景是移动机器人在城市环境中经常遇到的情况
在一个公共雷达数据集和几个自采集的雷达序列上进行了广泛的实验，证明了在各种不利天气条件下，如黑夜、浓雾和大雪，具有先进的可靠性和定位精度。...因此，在极坐标图像上给定一个点（a，r），其中a和r分别表示方位角和距离，其笛卡尔坐标P可以通过 其中θ=2π•a/N是笛卡尔坐标中的测距角度，γ是图像像素空间和世界度量空间之间的比例因子。...Ck，则可以通过以下公式计算Ct 利用笛卡尔雷达图像关键点的几何特征计算Ttk，使用特征提取算法，例如SURF，分别从当前帧t和关键帧k提取两组关键点特征，然后，使用特征描述子匹配这两组关键点，与基于视觉的方法不同...因此，采用了两种机制来减少雷达图像中不正确特征匹配的数量。首先，引入先验运行（如最大速度）来限制雷达局部坐标系上查询关键点对应的最大搜索半径。...中用于关键帧生成的类似标准，即考虑关键点匹配的最小数量、当前帧和关键帧之间的平移和旋转的条件。
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