问题标签 [slam]

我正在尝试编写一个 Python (2.7.12) 和 OpenCV (3.2.0) 脚本，它将打开左右侧摄像头 Ximea xiQ 摄像头，设置一些参数，开始采集，每秒从每个摄像头拍摄一张照片，将它们写入文件，然后重复直到 KeyboardInterrupt。一切似乎都在工作，但是当我查看 .png 图像时，它们是空白的（或者在预览中显示为黑色，但它们都是 ~2.5 MB，所以不是空的）。

我是 OpenCV 和这些相机/API 的新手，还不能流利地使用 Python（但我可以绕过）。你们都看看我的脚本，让我知道你认为问题可能是什么吗？这是我正在尝试的代码（这只是包含的 Python 示例的更详细版本：

在此之前，我一直在使用罐头示例的稍微修改较少的版本......

...并且那个工作正常，即从每台相机拍摄了一张图像，并且所有图像都正确显示。所以，我认为这与我必须触发设置的方式有关。仅供参考，我使用来自 GPS 接收器的 1 PPS 信号作为 GPI 引脚的触发输入。

无论如何，如果您对此问题有任何建议或重构脚本以便更好地利用 OpenCV API，请告诉我。

谢谢！

我正在尝试使用我的自定义 .klg 文件运行 SLAM 算法（ElasticFusion）。我尝试了以下两种方法：

第一种方法是从单独的深度和 rgb 图像 (.png) 文件及其时间戳信息手动构建 .klg 文件。我对此尝试了转换脚本我在这个Sequence 'freiburg1_desk'，然后运行 ​​ElasticFusion 。我得到了很好的结果和点云。但是当我尝试按照相同的步骤在自己的设备上记录环境时，我没有得到想要的结果或点云。我在实时记录中得到的结果要好得多。我想这是因为我用于深度图像可视化的代码。

我从上面的公式中得到我从这里

Stéphane Magnenat 在这篇文章中给出了一个更好的近似值：distance = 0.1236 * tan(rawDisparity / 2842.5 + 1.1863) in meters . 添加 -0.037 的最终偏移项使原始 ROS 数据居中。

我尝试的第二种方法是使用这个LoggerThomas Whelan (ElasticFusion) 建议的我运行这个记录器没有任何错误。

但我的深度和 RGB 图像出现黑屏。

我正在使用 Ubuntu 16.04 和 Kinect1。任何形式的建议或帮助将不胜感激

我正在为一个项目进行简单的 SLAM 模拟。这是问题所在：

对于模拟，我将使用在房间中移动的移动机器人。机器人有激光距离传感器，因此他可以从一个角度内检测到从自身到墙壁的距离，如第一张图所示：

我为仿真实现的 MATLAB 代码是简单地计算从每个壁点到机器人位姿的角度，并返回角度在内部的所有点，例如 [-60°,+60°]。

但是对于更复杂的房间配置，它不能使用，因为不应该检测到的墙壁（来自其他房间的墙壁）也会被检测到，如第二张图所示：

我需要一种更好的方法在模拟中实现这种检测，这样我就可以将它用于像这样的任何房间，产生如下结果：

我正在尝试使用 Kinect 传感器进行 RGB-D SLAM。

Kinect 传感器有一个 RGB 摄像头和一个深度摄像头。

我应该在哪里将我的相机放在 rosbag 的中心？

RGB相机的中心？深度相机的中心？在两个摄像头之间？

而且由于Kinect的两个摄像头距离有点远，那么这两个摄像头的成像是不是不一样呢？

我试图用 SLAM 弄脏我的手，我从 ORB-SLAM2 库开始。

我已经下载了一个 TUM 序列并想使用 ROS。所以我按照这个页面的步骤进行操作。

在第 7 步第 2 部分中，当我运行时./build_ros.sh，出现以下错误：

我去检查了g2o文件夹，有一个文件名config.h。

那么为什么我仍然收到错误消息？

根据此链接中提到的要求，我已经安装了所有必需的组件，如 Pangolin、OpenCV 等......现在在构建 ORB_SLAM2 库后，我收到以下错误......

我无法解决这个错误..请帮助解决问题。谢谢你。

我从TUM RGB-D SLAM Dataset and Benchmark下载了 Freiburg 桌面数据集，并将其转换为“.klg”，这是 slam 算法的自定义格式。我将此 klg 文件加载到 ElasticFusion 并运行 SLAM 算法。执行此操作时，3d 重建输出似乎足够好。

现在我想通过已经建立的轨迹信息建立 3d 重建。我从“.freibrug”中检索了先前运行的轨迹数据，并通过 ElasticFusion 将其转换为所需的格式。我只是将时间戳从秒更改为微秒，方法是将其乘以 1000000。并使用","而不是"" 空间来拆分变量。这次我使用“-p”标志和轨迹文件的路径信息运行算法。下面是我的运行命令。

我期待得到相同的点云。但是我得到的结果与预期的数据相去甚远。

正如你所看到的，它的准确性和重建水平远比之前的运行差。我的轨迹没有问题。下图显示我从上一次运行中检索到的轨迹接近于 TUM RGB-D Benchmark 提供的地面实况数据。

即使我使用groundtruth 数据运行它，它也不能构建好的3d 重建。这种结果的原因和缺失点是什么？

好的建议和答案将不胜感激。

我正在学习 orb-slam 和 opencv 源代码，orb.cpp 其中位于 modules/features2d/src/ 目录中，我看到一个名为的位模式

但我真的不知道它的用途是什么。我搜索谷歌和 bing 很长时间没有给出任何答案。
那么有人知道这个majic位模式的用法或参考吗？

有谁知道如何将从 ORB-SLAM 计算的旋转和平移矩阵转换为单应矩阵？此外，ORB-SLAM 的结果是归一化的，有没有办法缩放到像素大小？感谢！

嗨，我需要使用 orbslam 来获得相机的姿势。我知道我应该使用诸如 mpCurrentKeyFrame->GetPose()摆姿势之类的东西。我看到“GetPose()”函数将返回“Tcw”的源代码。这里的 Tcw 是什么意思？如果我从那个 Tcw 中提取“roll pitch yaw”和“x,y,z”，那么“roll pitch yaw”是相机欧拉角，“x,y,z”是相机的位置？我就是这样做的，我使用mpCurrentKeyFrame->GetPose()来获取前几个关键帧的姿势。它为我返回第一个关键帧的以下内容

[0.99992567, 0.01199016, 0.0022002477, 0.00021382024; -0.011967794, 0.99987924, -0.0099111488, -0.026224624; -0.0023188184, 0.0098840808, 0.99994844, -0.0081501938; 0, 0, 0, 1]

如果我的理解是正确的，[0.00021382024,-0.026224624,-0.0081501938] 应该是 [x,y,z]。这些数字的单位是什么？是“米”还是其他？然后我从旋转矩阵中提取滚动俯仰偏航，在这里使用方程 欧拉角的单位是什么？

感谢您的回答！！