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Image Exposure Controller

msckf-vio Issue: About image exposure controller #41 1 The auto exposure code is not open source because for one the actual implementation is ugly, and second because it ties into other software that is not open sourced. Here a few (edited) notes that I sent to somebody who asked about how it works: what we implemented is super sim...

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A-LOAM

[TOC] Overview A-LOAM is an Advanced implementation of LOAM (J. Zhang and S. Singh. LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time), which uses Eigen and Ceres Solver to simplify code structure. Code: A-LOAM 注释版 ROS Graph Pipeline Lidar Hardware Hokuyo UTM-30LX Vertical sweep: $180^\circ / s$, a rotat...

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OpenMVG + OpenMVS build & run

[TOC] Overview OpenMVG provides an end-to-end 3D reconstruction from images framework compounded of libraries, binaries, and pipelines. a library mainly focused on Multiple-View-Geometry and Structure-From-Motion Structure-from-Motion pipelines (like OpenMVG) which recover camera poses and a sparse 3D point-cloud from...

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Kinect Fusion

[TOC] Overview Kinect Fusion 描述三维空间的方式叫 Volumetric。它把固定大小的一个空间(比如3𝑚×3𝑚×3𝑚)均匀分割成一个个小方块(比如512×512×512),每个小方块就是一个voxel,存储TSDF值以及权重。最终得到的三维重建就是对这些voxel进行线性插值。 重建流程如上图所示: Depth Map Conversion: 读入的深度图像转换为三维点云并且计算每一点的法向量 Camera Tracking (map-to-frame ICP): 计算得到的带有法向量的点云,和通过光线投影算法根据上一帧位姿从模型投影出来的点云,利用 ICP 算法配准计算位姿 Vo...

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DBoW Note

[TOC] Overview Bag of Words BoW(Bag of Words,词袋模型),是自然语言处理领域经常使用的一个概念。一篇文章可能有一万个词,其中可能只有500个不同的单词,每个词出现的次数各不相同。词袋就像一个个袋子,每个袋子里装着同样的词。这构成了一种文本的表示方式。这种表示方式不考虑文法以及词的顺序。 DBoW 在计算机视觉领域,图像通常以特征点及其特征描述来表达。如果把特征描述看做单词,那么就能构建出相应的词袋模型。这就是本文介绍的DBoW2库所做的工作。利用DBoW2库,图像可以方便地转化为一个低维的向量表示。比较两个图像的相似度也就转化为比较两个向量的相似度。它本质上是一个信息压缩的过程。 DBoW算法,来源于西班牙的Juan ...

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B-Spline for SLAM

Overview to convert a set of trajectory points into a continuous-time uniform cubic cumulative b-spline BSpline.ipynb on Google Colaboratory Uniform Cubic B-Splines in $\mathbb{SE(3)}$ Continuous and Discrete Time 离散时间 通过IMU运动学模型,进行IMU预积分 跟Cam时间戳对齐 联合优化 连续时间 Cam位姿BSpline拟合连续位姿 位...

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TSDF Overview

[TOC] Overview SDF (Signed Distance Function) 描述的是点到面的距离,在面上为0,在面的一边为正,另一边为负。 TSDF (Truncated SDF) 只考虑面的邻域内的SDF值,邻域的最大值是max truncation的话,则实际距离会除以max truncation这个值,达到归一化的目的,所以TSDF的值在-1到+1之间。 算法逻辑 TSDF 模型将整个待重建的三维空间划分成网格,每个网格中存储了数值,网格模型中值的大小代表网格离重建好的表面的距离。 如下图表示的是重建的一个人的脸(网格模型中值为 0 的部分,红线表示重建的表面,示意图给出的二维信息,实际是三维的),重建好的表面到相机一侧都是正值...

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