增强现实中的视觉SLAM

Question

我目前正在尝试构建一个桌面AR应用程序，使用眼镜VuzixStar1200XLD和c++。我对AR和著名SDK中使用的算法做了大量的研究，发现visual是一种常用的算法。

所以，我想得到一些反馈，如果你使用它，我愿意接受任何关于其他AR算法用于跟踪和匹配的建议。

非常感谢!

Answer 1

一年后..。

SLAM不是一种算法，它是一种方法，是实现目标的一种步骤分解。每一步都可以让你选择一种合适的算法，每一种算法都具有不同的特点，如性能、精度、等等。

SLAM可以是视觉单眼SLAM (monoSLAM)，它是SLAM的一个专门分支，与视觉计量学相关。

您可以从特征检测器和描述符提取算法开始，比如快速和简短。更多的算法同时做这两件事，比如ORB和AKAZE。

所以，你从一个图像，一个框架中提取和消除点云。

然后你从两个(比如说连续的)帧中匹配点，用一个匹配器，就像一个蛮力锤击距离匹配器，获得类似于速度矢量的东西。

https://www.youtube.com/watch?v=G8XAHLJR8A4

然后应用一些算法，如PnP求解器，得到可以解释摄像机相对运动的旋转矩阵。现在，每个特征都有一个三维位置矢量。

从检测到的特征中选择地标，开始构建一个三维点云基地图，每个映射都有其错误分布。然后应用一些捆绑调整，比如sba。

这是低水平的起点。你会想要建立一个具有纹理的三维世界，你想要精确地关闭路径，你需要对移动的部分(如人们，车辆)的鲁棒性.

你梦寐以求的，就是在这里等待自己的发展:)