SLAM第五讲:特征点法视觉里程计

  • 学习人数

    233

  • 难度级别

    中级

  • 课程时长

    2时16分

  • 综合评分

    10

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本讲将实际进入SLAM的主题之一:特征点法的视觉里程计。我们将介绍如何从图像中提取、匹配特征点,然后利用特征点的对应关系计算相机的三维运动。我们会讨论若干种相机模型下的运动估计问题:2D-2D的对极几何,3D-2D的PnP问题,3D-3D的ICP问题,同时介绍如何利用非线性优化来估计相机运动。你会使用OpenCV库处理图像,然后利用之前学到的库处理矩阵运算与优化的内容。

高翔

学院讲师

讲师简介
慕尼黑工业大学计算机视觉组博士后,清华大学自动控制与工程博士,长期从事SLAM的研究,主要包括机器人的中的视觉SLAM技术、机器学习与SLAM的结合。主编畅销书《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》,在国际知名期刊IEEE Transactions on Mechatronics、Robotics and Autonomous Systems、Autonomous Robots等发表论文数篇。
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