VDO-SLAM

本文主要是介绍VDO-SLAM，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

VDO-SLAM（ A Visual Dynamic Object-aware SLAM System ）

install

ubuntu16，gcc >= 9.2.1, opencv>= 3.0,  eigen>= 3.1.0, g2o（in folder）

更新gcc

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-9 g++-9
sudo apt-get upgrade
sudo updatedb && sudo ldconfig
locate gcc | grep -E "/usr/bin/gcc-[0-9]" # 检查gcc现有版本
locate g++ | grep -E "/usr/bin/g\+\+-[0-9]" # 检查g++现有版本
cd /usr/bin
sudo rm gcc
sudo ln -s gcc-9 gcc
sudo rm g++
sudo ln -s g++-9 g++

git clone https://github.com/halajun/VDO_SLAM.git VDO-SLAM

修改CMakeLists.txt。将76行加上注释，将78行注释消除 

# for mac os (default)
#
<img src="https://www.zhihu.com/equation?tex={PROJECT_SOURCE_DIR}/dependencies/g2o/lib/libg2o.dylib
# for linux (ubuntu)" alt="{PROJECT_SOURCE_DIR}/dependencies/g2o/lib/libg2o.dylib
# for linux (ubuntu)" class="ee_img tr_noresize" eeimg="1">
{PROJECT_SOURCE_DIR}/dependencies/g2o/lib/libg2o.so

编译

cd VDO-SLAM
chmod +x build.sh
./build.sh

运行 

1. Download the demo sequence: kitti_demo, and uncompress it.

2. Execute the following command. 

./example/vdo_slam example/kitti-0000-0013.yaml PATH_TO_KITTI_SEQUENCE_DATA_FOLDER

VDO-SLAM代码阅读

该部分不是很好写笔记，也没看的太仔细，就简单聊聊吧

整个结构相对比较清晰。简单的聊下比较重要的几个函数：

• GrabImageRGBD()：入口函数
• UpdateMask()：这个是之前提到的第10点，即如果语义分割失败后如何回复掩码
• Frame()：里面特征提取完全仿照ORB-SLAM的思路，但是增加了光流特征。并且，对于存在语义掩码的物体每隔3点采集光流。
• GetInitModelCam()：采用恒速度模型（这里理解为变换矩阵与上一帧相同）和PNP求解两种方式计算变换矩阵，并采用内点较多的那一种模型
• PoseOptimizationFlow2Cam()：光流和位姿联合优化
• DynObjTracking()：主要解决动态物体选取、编码问题。其中sf_norm表示场景流的变化（虽然不知道为什么会表述成只计算x与z？），并根据值的大小为光流编订序号（？？？？），最后，将前后帧的标签相互对应
• RenewFrameInfo()：更新信息，补充光流追踪特征点
• GetStaticTrack()/GetDynamicTrackNew()：获得追踪列表
• PartialBatchOptimization()/FullBatchOptimization()：局部、全局优化。说实话有些没有看懂。

 

简介

该系统可以在单目、双目、RGBD版本上应用。但是，由于系统需要视差图，因此单目版本还需要额外的视差估计模块。但是最佳使用的应该是基于基于双目的室外场景。

• VDO-SLAM具有以下贡献（ 主要内容在第1和第3点 ）：

1. 设计了统一的估计框架，将机器人位姿、动态点和静态点、运动物体的位姿（object motions）联合起来计算与优化
2. 对动态物体 SE(3) 位姿变化，以及提取场景中物体速度的方法 进行了精确的估计，并优于最先进的算法。
3. 能够处理由于非直接遮挡导致的语义分割失败，使算法具有更大的鲁棒性。
4. 一种在复杂和compelling的真实场景中的可演示系统

• 预处理：

1. 实例级别的语义分割：采用mask r-cnn网络，由coco数据集训练，未经过微调。
2. 稠密光流估计：采用PWC-Net网络，由FlyingChairs数据集训练，经过Sintel 和 KITTI 数据集微调。
3. 立体匹配视差图：单目情况下，使用 MonoDepth2 (Godard et al. (2019)) 网络。数据集：Depth Eigen split

 

• 稠密光流估计作用：第一为语义掩码提供采样点，保证有足够数量和鲁棒的点来传播，使得多物体追踪能够进行；第二，能够在语义分割失败后用于恢复语义掩码。之所以选择稠密光流而非稀疏光流，是因为稠密光流能够保证长期追踪的鲁棒性。
• 特征检测与追踪：采用稀疏的改进型FAST角点检测（ Rublee et al. (2011). ），并用光流法进行追踪。
• 位姿变换：静态点采用3D-2D方法求解。初始化则计算两种模型：先前运动的传播模型、以及带有RANSAC方法的P3P模型，并计算内点数量，取内点数量多的为初始化标准。
• 动态物体的判断：计算空间内某一点m在k、k-1帧时刻位置偏差，得到场景流（scene flow）如果该点的场景流变化大于预先设定的阈值（文中取0.12），则认定该点为动态点。在语义分割后的掩码范围内，计算每个物体场景流的动态点占比是否大于某一阈值（文中取30%），如果大于则判定该物体掩码对应的物体为动态物体。
• 动态追踪：实例级别的语义分割仅仅能够提供单阶段（单张图片）的分割结果，但是没法实现追踪，因此需要引入稠密光流进行数据关联。使用光流为每个运动物体进行编号，对受到噪声，图像边界及遮蔽影响的运动物体，当其上一帧周边的点场景流运动标签为0时，重新对其编号。
• 运动物体的位姿变换估计：直接法。为了提升速度，每三个点采集一次。
• 速度估计：公式24第一行将 拆解为 ，得到第二行。其中 。
• 局部地图及优化：固定尺寸的滑动窗口。在局部地图中仅仅优化静态点及相机位姿，因为优化动态结构并不能够带来精度上的收益。
• 全局地图及优化：采用因子图方法优化，并且为了提高准确性和鲁棒性，当空间点在3帧内被观测到时才会将该点记录进入全局地图。因子图结如下。此时，静态特征与动态特征同时被纳入因子图中共同被优化。

实验过程及对比

• 室内数据集：Oxford Multimotion Dataset。数据集的主要内容为几个悬挂在室内的摇摆方块以及玩具小车（在本次实验中没有涉及），不是很偏向于实际应用场景，但是在VDO-SLAM系统中可以用于测试方块的运动变换。实验对比的系统为MVO。两者同时去除了全局优化。结果显示，VDO-SLAM在绝大多数情况下优于MVO。但是在纯旋转方面表现可能较弱，这一问题主要由光流在纯旋转问题上表现不佳造成的。
• 室外数据集：KITTI。主要对比了01-06、16、20几个序列。主要用于测试追踪效果。对比系统为CubeSLAM（单目）。效果大幅提升（因为增加了立体匹配的时差图）

• 讨论：

1. 加入光流进行联合优化：能够大幅提升鲁棒性（更多内点）和准确率（误差减少15%-20%）。实验见论文。
2. 非直接遮挡追踪的鲁棒性探索：利用流程图-10中方法进行数据关联，能够大幅降低分割失败造成的影响。
3. 全局联合动态特征点及物体进行优化：能够同时增加追踪精度和相机自身的定位精度。
4. 计算消耗情况：取决于追踪数量多少，一般在5-8 fps左右。

 

这篇关于VDO-SLAM的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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