建设局属于什么行业,昆明做网站优化哪家好,网站优化代码,自己用电脑做网站服务器吗VSLAM中特征点的参数化表示有很多#xff0c;最直接的是用三维坐标XYZ来表示#xff0c;但通常大家更喜欢用逆深度表示#xff0c;因为逆深度优势在于能够建模无穷远点。Open VINS文档中给出了五种特征参数化表示#xff1a;Global XYZ#xff0c;Global Inverse Depth最直接的是用三维坐标XYZ来表示但通常大家更喜欢用逆深度表示因为逆深度优势在于能够建模无穷远点。Open VINS文档中给出了五种特征参数化表示Global XYZGlobal Inverse DepthAnchored XYZAnchored Inverse DepthAnchored Inverse Depth (MSCKF Version)区别在于Global vs Anchored特征点的表示是全局坐标系的坐标还是局部相机坐标系的坐标。XYZ vs Inverse Depth使用的XYZ还是逆深度Two different Inverse Depth两种不同类型的逆深度参数特征的参数化表示即以何种方式表示特征点的位置在优化中它决定了特征以何种参数进行的迭代更新在EKF中它决定了以何种参数构建高斯模型。不论在优化还是EKF中我们关心的都是特征在图像上的投影与特征参数之间的关系Jacobian。本文理论推导全部参考Open VINS感兴趣的可以直接阅读原版链接如下Measurement Update Derivations Camera Measurement Updatedocs.openvins.com1. 特征点重投影过程设k时刻特征在图像上的投影为特征参数为特征参数到图像投影的转换过程为特征参数转换为特征点的全局坐标特征点的全局坐标转到观测相机坐标系相机坐标系投影到normalize平面normalize平面转到图像平面根据链式法则有下面分别计算每一步的转换关系及Jacobian。a. normalize平面转到图像平面对于Normalize平面上的观测点 先畸变得到畸变观测点再通过内参矩阵转成图像平面上的观测点 。转换关系对于Radial畸变模型对于Fisheye畸变模型Jacobian对于Radial畸变模型 对于Fisheye畸变模型b. 透视投影转换关系Jacobianc. 刚性变换转换关系Jacobian2. 特征参数表示针对不同的特征参数表示都先将其转换成世界系下的XYZ即再投影到图像上。这样做的好处在于到的转换关系和Jacobian保持不变只需要构造不同的并推导就能很方便求得与的关系。a. Global vs AnchoredGlobal XYZ表示为很容易写出Jacobian为Anchored XYZ表示选择某个相机坐标系作为Anbchor坐标系用特征在下的位置作为参数表示Anchored XYZ的表示为很容易写出Jacobian为值得一提的是参考文档中将世界系中的相机位姿拆分成了IMU位姿以及相机到IMU的外参这样是为了分别对IMU位姿和相机外参求Jacobian这里只讨论了对特征点的Jacobian所以未进行拆分。b. 球坐标逆深度 vs MSCKF逆深度逆深度顾名思义是用作为特征参数根据逆深度和一个单位方向向量(baering)共同确定3D空间中的一个点逆深度的好处是能够表示无穷远点( )当特征点较远时 数值比较大直接估计 会存在数值问题此外有论文觉得将逆深度建模成高斯分布 比直接将深度建模成高斯分布 效果要更好。单位方向向量的构造有两种一种是《Inverse Depth Parametrization for Monocular SLAM》中提出的球坐标表示另一种是《 A multi-state constraint kalman filter for vision-aided inertial navigation》MSCKF中提出的表示。球坐标表示MSCKF表示可以看到MSCKF的表示比球坐标表示要简洁得多但MSCKF逆深度有个缺点是当时存在数值奇异所以只能用在相机坐标系因为相机系下特征点的深度都大于0。而球坐标逆深度仅在都趋近于0时才存在数值奇异所以能用在全局坐标系。将Achored和逆深度结合起来得到Anchored逆深度表示
