
- SLAM三角化
- 问题描述
- 问题推导
- 求解方法
- c++代码
对于单目相机而言,一般通过两帧图像匹配计算出所对应的3D点进行建图。
问题的输入:变换矩阵 R R R,位移 t t t,相机参数 K K K,对应图像中的像素点 p = [ u , v , 1 ] T \mathscr{p}=[u,v,1]^T p=[u,v,1]T。这个变换指的是相机坐标变换到世界坐标系的变换。
问题的输出:世界坐标系下一点坐标 P = [ X , Y , Z , 1 ] T P=[X,Y,Z,1]^T P=[X,Y,Z,1]T。
问题推导由投影模型:
λ
[
u
v
1
]
=
K
[
R
∣
t
]
⏞
T
[
X
Y
Z
1
]
\lambda\begin{bmatrix} u\v\1 \end{bmatrix} =\overbrace{K\begin{bmatrix} R\vert t \end{bmatrix} }^T \begin{bmatrix} X\Y\Z\1 \end{bmatrix}
λ⎣⎡uv1⎦⎤=K[R∣t]
T⎣⎢⎢⎡XYZ1⎦⎥⎥⎤
于是:
λ
[
u
v
1
]
=
T
[
X
Y
Z
1
]
\lambda\begin{bmatrix} u\v\1 \end{bmatrix} =T \begin{bmatrix} X\Y\Z\1 \end{bmatrix}
λ⎣⎡uv1⎦⎤=T⎣⎢⎢⎡XYZ1⎦⎥⎥⎤
两边叉乘
p
\mathscr{p}
p,得:
[
0
−
1
v
1
0
−
u
−
v
u
0
]
[
T
1
T
2
T
3
]
P
=
0
\begin{bmatrix} 0 & -1 & v\ 1 & 0& -u\ -v & u & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} T_1\T_2\T_3 \end{bmatrix}P= 0
⎣⎡01−v−10uv−u0⎦⎤⎣⎡T1T2T3⎦⎤P=0
最后得到线性方程:
[
−
T
2
+
v
T
3
T
1
−
u
T
3
−
v
T
1
+
u
T
2
]
P
=
0
\begin{bmatrix} -T_2+vT_3\ T_1-uT_3\ -vT_1+uT_2 \end{bmatrix}P=0
⎣⎡−T2+vT3T1−uT3−vT1+uT2⎦⎤P=0
上面等式只能提供两个约束,两个匹配像素点共提供四个约束:
[
u
1
T
3
1
−
T
1
1
v
1
T
3
1
−
T
2
1
u
2
T
3
2
−
T
1
2
v
2
T
3
2
−
T
2
2
]
P
=
0
\begin{bmatrix} u_1T_3^1-T_1^1\ v_1T_3^1-T_2^1\ u_2T_3^2-T_1^2\ v_2T_3^2-T_2^2\ \end{bmatrix}P = 0
⎣⎢⎢⎡u1T31−T11v1T31−T21u2T32−T12v2T32−T22⎦⎥⎥⎤P=0
这里我们可以使用SVD分解,对这个问题进行求解:
设:
S
=
[
u
1
T
3
1
−
T
1
1
v
1
T
3
1
−
T
2
1
u
2
T
3
2
−
T
1
2
v
2
T
3
2
−
T
2
2
]
S = \begin{bmatrix} u_1T_3^1-T_1^1\ v_1T_3^1-T_2^1\ u_2T_3^2-T_1^2\ v_2T_3^2-T_2^2\ \end{bmatrix}
S=⎣⎢⎢⎡u1T31−T11v1T31−T21u2T32−T12v2T32−T22⎦⎥⎥⎤
对矩阵
S
S
S进行奇异值分解得:
S
=
U
Σ
V
T
S=U\Sigma V^T
S=UΣVT,于是:
P
=
s
V
4
T
P = sV^T_{4}
P=sV4T
即右奇异矩阵最后一行的转置,需要注意的是最后还要一个缩放因子
s
s
s,将
P
P
P的最后一维数值转为1。
实现比较简单,主要使用的是SVD分解,这里直接截取ORB_SLAM2中三角化代码:
cv::Mat A(4,4,CV_32F);
A.row(0) = kp1.pt.x*P1.row(2)-P1.row(0);
A.row(1) = kp1.pt.y*P1.row(2)-P1.row(1);
A.row(2) = kp2.pt.x*P2.row(2)-P2.row(0);
A.row(3) = kp2.pt.y*P2.row(2)-P2.row(1);
cv::Mat u,w,vt;
cv::SVD::compute(A,w,u,vt,cv::SVD::MODIFY_A| cv::SVD::FULL_UV);
x3D = vt.row(3).t();
x3D = x3D.rowRange(0,3)/x3D.at(3);
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