演講人：日期：視覺SLAM的基礎知識目錄CATALOGUE01視覺SLAM概述02相機模型與標定03圖像特征提取與匹配04視覺里程計與地圖構建05回環檢測與優化06視覺SLAM系統實現與挑戰PART01視覺SLAM概述即時定位與地圖構建（SimultaneousLocalizationandMapping），是指在未知環境中，機器人通過傳感器數據，一邊定位自身，一邊構建環境地圖的過程。SLAM定義基于概率估計理論，通過不斷迭代計算相機位姿與環境特征之間的相對位置關系，實現機器人自主定位與環境建模。原理概述SLAM定義與原理依賴視覺傳感器主要利用攝像頭等視覺傳感器獲取環境信息，實現定位與建圖。適用范圍廣在光照變化、紋理豐富等環境下，視覺SLAM具有較好的魯棒性。實時性強能夠在動態環境中實時更新地圖，滿足機器人實時定位與導航的需求。成本低廉相較于激光雷達等傳感器，視覺傳感器成本更低，有利于普及與應用。視覺SLAM的特點應用領域廣泛應用于機器人導航、自動駕駛、虛擬現實、增強現實等領域。發展趨勢與深度學習、計算機視覺等技術相結合，提高定位精度與建圖質量；向多傳感器融合方向發展，提高系統的魯棒性和適應性；推動SLAM技術在更多領域的應用與創新。應用領域與發展趨勢PART02相機模型與標定針孔相機模型原理通過投影將三維空間中的點映射到二維平面上，是相機成像的基本原理。成像過程光線通過針孔投影到成像平面，形成倒立的實像，再通過相機內部的透鏡組將光線折射，最終在感光元件上形成正立的像。數學模型描述三維空間點與二維圖像點之間的幾何關系，包括相機內參和外參。針孔相機模型由于透鏡的形狀和制造誤差，導致成像產生徑向畸變和切向畸變。畸變原因通過拍攝已知圖案的標定板，利用圖像處理和數學方法計算相機內參和畸變系數，進而對圖像進行校正。畸變校正方法確定相機的內參數矩陣，包括焦距、主點位置、畸變系數等，是后續圖像處理和三維重建的基礎。內參標定作用畸變校正與內參標定雙目與RGB-D相機模型利用兩個相機同時拍攝同一場景，通過計算兩個圖像中對應點的視差，恢復物體的三維信息。雙目相機原理通過發射紅外結構光并接收反射光，直接獲取物體表面的深度信息，同時結合彩色圖像進行三維重建。RGB-D相機原理雙目相機適用于室外大場景的三維重建和測量，RGB-D相機則更適合于室內三維建模和人機交互等領域。應用場景PART03圖像特征提取與匹配Harris角點檢測基于加速分割測試的特征點檢測算法，通過比較像素灰度值差異，快速定位特征點。FAST特征點檢測SIFT特征點檢測尺度不變特征變換，通過在不同尺度空間上查找極值點，確定特征點位置，對旋轉、尺度縮放和光照變化具有不變性。通過計算圖像局部區域的角點響應函數，確定角點位置，具有旋轉不變性和抗噪能力。特征點檢測算法ORB描述子結合FAST特征點檢測和BRIEF描述子的優點，具有旋轉不變性和抗噪能力，適用于實時應用。BRIEF描述子基于二進制編碼的描述子，通過比較特征點周圍圖像塊的像素差異生成二進制串，具有快速匹配和占用空間少的優點。SURF描述子基于圖像梯度信息的描述子，具有抗旋轉、抗尺度縮放和抗光照變化的性能，適用于快速匹配。描述子生成與匹配稀疏光流法通過計算特征點在不同幀之間的運動矢量，實現特征點的跟蹤，適用于大位移和復雜場景。稠密光流法計算圖像中所有像素點的運動矢量，生成稠密的光流場，可以更準確地描述物體的運動信息。金字塔光流法通過構建圖像金字塔，逐層計算光流，適用于大尺度圖像和快速運動場景，提高光流計算的準確性和魯棒性。特征跟蹤與光流法PART04視覺里程計與地圖構建描述了兩幅圖像之間幾何關系的數學模型，其中包含了相機姿態和場景結構的信息。用于表示對極幾何關系的3x3矩陣，可以從兩幅圖像中計算出相機的相對姿態和位置。另一種描述對極幾何關系的矩陣，它考慮了相機的內參，可以進一步用于計算相機姿態。描述圖像中一點在另一圖像中的可能位置，通過基礎矩陣可以將這種約束轉化為線性方程，從而簡化計算。對極幾何與基礎矩陣對極幾何基礎矩陣本質矩陣極線約束PnP問題求解位姿PnP定義指利用已知物體在三維空間中的坐標和其在圖像中的投影位置，計算相機的姿態和位置。PnP求解方法包括直接線性變換（DLT）、迭代最近點（ICP）算法、非線性優化等。PnP應用場景廣泛應用于機器人定位、增強現實、三維重建等領域。PnP與基礎矩陣PnP問題中可以利用基礎矩陣來約束相機姿態，提高求解精度。稀疏地圖與稠密地圖構建稀疏地圖只包含關鍵特征點的三維坐標，數據量小，處理速度快，但丟失了大量細節信息。02040301地圖構建方法包括特征點法、光流法、直接法等，每種方法都有其優缺點和適用場景。稠密地圖包含場景中所有可見表面的三維信息，數據量大，處理速度慢，但保留了完整的場景結構。地圖優化通過濾波、融合多幀數據等手段，提高地圖的精度和完整性。PART05回環檢測與優化01020304通過回環檢測，能夠將地圖中的重疊部分進行融合，從而提升地圖的一致性。回環檢測的意義和方法提升地圖一致性通過幾何約束驗證，進一步確認回環檢測的正確性，避免誤識別。幾何約束驗證基于圖像特征的匹配方法，如詞袋模型等，可以有效識別重復場景，實現回環檢測。識別重復場景回環檢測能夠通過識別已經到過的場景，有效消除累積誤差，提高建圖精度。消除累積誤差相似度計算與閾值設定特征相似度通過計算圖像之間的特征相似度，衡量圖像之間的相似程度。序列相似度通過計算圖像序列之間的相似度，進一步提高回環檢測的準確性。閾值設定策略根據相似度計算結果，設定合適的閾值，以區分正確回環和誤回環。相似度加權結合多種相似度計算方法，進行加權處理，提高回環檢測的魯棒性。位姿圖優化與全局一致性位姿圖表示將機器人的位姿和位姿之間的約束關系表示成位姿圖。局部優化通過局部優化算法，優化位姿圖中的局部結構，提高精度。全局優化通過全局優化算法，優化整個位姿圖的結構，確保全局一致性。約束加權根據約束的可靠性和精度，對不同約束進行加權處理，提高優化結果的準確性。PART06視覺SLAM系統實現與挑戰建圖與導航根據優化后的位姿信息，構建全局地圖，并規劃路徑實現自主導航。前端視覺里程計利用相鄰圖像間的特征匹配，估計相機相對運動，構建局部地圖。閉環檢測識別已訪問過的場景，消除累積誤差，實現全局一致性。后端優化對前端產生的累積誤差進行全局優化，通常采用濾波或圖優化方法。傳感器主要包括相機、慣性測量單元（IMU）等，用于獲取環境圖像和自身運動信息。典型視覺SLAM系統框架實時性與準確性權衡實時性需求視覺SLAM系統需具備快速處理圖像和實時估算位姿的能力，以滿足實際應用中的實時性要求。準確性保障權衡策略通過優化算法、特征選擇、誤差累積控制等手段，提高系統精度和穩定性，確保長期運行下的可靠性。在保證實時性的前提下，盡可能提高系統準確性，如采用高效的特征匹配算法、實時閉環檢測等。應對策略采用穩健的特征提取和匹配算法，結合光流法、深度學習等方法提高系統對動態環境和光照變化的適應能力。動態環境干擾移動物體、行人等動態元素會對視覺SLAM系統產生干擾，影響定位精度和穩定性。光照變化影響光照條件的變化（如強弱光轉換、陰影等）會導致圖像特征提取和匹配難度增加，進而影響系統性能。動態環境與光照變化挑戰未來研究方向與趨勢分析多傳感器融合結合視覺、激光、