用于增强现实的视觉SLAM

Question

我正在尝试使用眼镜Vuzix star 1200 XLD和C++构建桌面AR应用程序。 我在AR和着名的SDK中使用的算法做了大量的研究，我发现可视SLAM是一种常用的算法。

所以，如果您使用了它，我想提供一些反馈意见，并且欢迎您提供有关用于跟踪和匹配的其他AR算法的任何建议。

非常感谢！

Answer 1

在一年后...

SLAM不是一个算法，它是一种方法，在步骤达成目标分解。每一步都可以选择许多合适的算法之一，其中每个算法都具有不同的特性，如性能，准确性等等。

SLAM可以是视觉单眼SLAM（monoSLAM），SLAM的一个专门分支，与视觉测距有关。

您可以从特征检测器和描述符提取算法开始，如FAST & BRIEF。更多的算法可以完成这两项任务，如ORB和AKAZE。

因此，您可以从图像中提取和描述点云。

然后，你匹配来自两个（让说连续）帧，与匹配器，像一个蛮力海明距离匹配器，获得像速度向量的东西点。

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

然后你申请一些算法像即插即用的求解，得到解释的相对摄像机运动的旋转平移矩阵。现在，您为每个功能都有一个3D位置矢量。

您可以选择从功能检测的地标，开始建立一个三维点云底图，各有其误差分布。然后你应用一些类似sba的包装调整。

这是低级别的起点。你会想要建立一个带有纹理的3D世界，你需要准确地关闭路径，你需要坚固的移动部件（如peolple，车辆）...

你所有梦想的，在这里等待由自己开发:)