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位姿估计的精度提升

共计 30 章节
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01
位姿估计概述
什么是位姿估计 · 应用场景（AR/VR · 机器人
位姿估计概述什么是位姿估计
02
坐标系与刚体变换
世界坐标系 · 相机坐标系 · 图像坐标系
坐标系刚体变换
03
相机模型与标定
针孔相机模型 · 畸变模型（径向/切向） · 张正友标定法
相机模型标定
04
特征点提取与匹配
Harris角点 · SIFT · SURF
特征点提取匹配
05
对极几何与基础矩阵
对极约束 · 本质矩阵E · 基础矩阵F
对极几何基础矩阵
06
PnP问题求解
P3P · EPnP · UPnP
PnP问题求解
07
ICP算法
点对点ICP · 点对面ICP · 稀疏ICP
ICP算法
08
非线性优化基础
最小二乘问题 · 高斯牛顿法 · 列文伯格-马夸尔特法（LM）
非线性优化基础最小二乘问题
09
图优化与位姿图
图优化理论 · 顶点与边 · 位姿图（Pose Graph）
图优化位姿图
10
视觉里程计（VO）
特征法VO · 直接法VO · 半直接法VO
VO视觉里程计
11
关键帧与局部地图
关键帧选取策略 · 共视图 · 局部BA
关键帧局部地图
12
闭环检测
词袋模型（BoW） · DBoW2/3库 · 几何验证
闭环检测BoW
13
后端优化
滑动窗口滤波 · 全局BA · 位姿图优化
后端优化滑动窗口滤波
14
IMU预积分
IMU测量模型 · 预积分理论 · 预积分残差
IMU预积分
15
视觉-惯性紧耦合
MSCKF · VINS-Mono · ORB-SLAM3中的VI融合
视觉惯性紧耦合
16
多传感器融合
GPS+VO · 轮式里程计+IMU · 激光雷达+相机外参标定
多传感器融合GPS+VO
17
深度学习特征点
SuperPoint · D2-Net · R2D2
深度学习特征点SuperPoint
18
端到端位姿估计
PoseNet · MapNet · 相对位姿回归
端到端位姿估计PoseNet
19
语义SLAM
语义分割辅助 · 动态物体剔除 · 语义地图构建
SLAM语义
20
稠密重建与位姿
TSDF融合 · NeRF中的位姿优化 · COLMAP与SfM
稠密重建位姿
21
精度提升之特征优化
自适应阈值 · 网格化特征分布 · 多尺度特征
精度提升之特征优…自适应阈值
22
精度提升之匹配优化
最近邻距离比 · 双向匹配 · GMS匹配
精度提升之匹配优…最近邻距离比
23
精度提升之鲁棒估计
M估计 · Huber核函数 · Tukey核函数
精度提升之鲁棒估…M估计
24
精度提升之初始化
良好的初始值对PnP/ICP的影响 · 运动模型辅助初始化
精度提升之初始化PnP/ICP
25
精度提升之局部优化
局部BA的窗口大小选择 · 边缘化策略 · 先验信息利用
精度提升之局部优…BA
26
精度提升之全局优化
位姿图稀疏化 · 关键帧筛选 · 冗余约束剔除
精度提升之全局优…位姿图稀疏化
27
精度提升之传感器标定
相机内参重标定 · IMU-相机外参在线标定 · 时间戳同步
精度提升之传感器…相机内参重标定
28
精度评估工具
evo工具使用 · TUM/RGB-D/KITTI数据集… · 轨迹误差（ATE）
精度评估工具evo
29
实战案例1
基于ORB-SLAM3的精度调优（特… · 阈值 · 局部BA参数）
实战案例1ORB-SLAM3
30
实战案例2
基于VINS-Mono的精度调优（I… · 窗口大小 · 初始化策略）
实战案例2VINS-Mono