单目SLAM在移动端应用的实现个人目标的方法难点有哪些

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-03 10:59 标签： 实现个人目标的方法

      关于ROS的安装，本人参考网上的使用评价，特地重装了Ubuntu14.04的系统，因此ROS使用的是indigo，安装步骤参考wiki.ROS上的方法步骤。虽然是全英文，但是全文不长，词汇不难，即使英语不好也能顺利安装好。

经过我的摸索是因为用户对于这两个摄像头没有操作权限，所以我直接暴力的将两个全部改为了所有人可以读写的权限。

可以看到video的权限信息

可以看到用户不可以进行操作，所以我在这里进行了权限的更改

更改完后，权限发生了变化

这个时候就可以进行操作了

这个的意思是你开了电脑自带的摄像头，超时了，至于原因我还不清楚，我在这里改用了roslaunch usb_cam-test.launch成功出现了画面，但是和前几篇博文的指令不太一样，具体的原因还没找到，但是能用，可能是我在配置过程中出现了什么问题，如果之后找出了问题会进行更新。

【摘要】：随着机器人技术和人工智能的快速发展,移动机器人领域的研究得到了越来越多的关注。同步定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是目前移动机器人领域中最具难度和关注度的问题之一,是实现移动机器人完全自主的核心技术。在一个未知的场景中,SLAM技术允许机器人依靠自身携带的传感器获取的数据建立一个与周围场景一致的地图,并同时确定机器人在场景中的位姿。近年来,由于视觉传感器的独特优势,基于单目视觉的SLAM研究已成为SLAM领域的重要研究方向之一。当前单目视觉SLAM算法主要分为前端和后端两个部分,前端算法对图像进行特征提取检测与描述子提取,对提取到的描述子进行特征匹配,根据匹配结果对相机位姿进行跟踪,最后进行位置识别;后端算法根据前端算法的结果进行位姿图优化与地图构建。但是当前单目视觉SLAM算法效率较低,不能满足实时性的要求,而且精度较差,计算出的机器人位姿和轨迹通常会偏离真实值。针对现有算法存在的问题,本文提出了以下的改进方法:(1)在特征检测和描述子提取环节使用基于ORB的特征检测和描述子提取方法。(2)在特征匹配环节使用基于FLANN的匹配优化算法。(3)在相机位姿跟踪环节使用基于对比的地图初始化算法和结合EPnP的位姿跟踪算法。本文使用标准数据集对算法改进前后进行了对比实验与分析。实验结果表明本文提出的单目视觉SLAM改进算法不仅能降低算法耗时,而且能降低算法的误差,证明了本文所提出的改进算法的正确性。

【学位授予单位】：华中科技大学
【学位授予年份】：2016

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第一步、先准备好基本依赖

2、启动相机节点，根据具体启动文件而定

添加开机启动，参考链接：

l 报错：（搜搜这个，很多相关实验，可以学习学习）

 Emmmm....突然想起来，双目还没有标定～～～

*****好了，就到这里了，明天来标定一下相机吧，或者把师兄表定好的文件拿过来用用******

这时候，应该去查看ROS下的Stereo是从哪两个节点获取双目图像的，然后对应更改ueye启动双目相机后发布的图像消息话题名称。

ORBSLAM2双目图像所在的话题名是

双目相机在ROS下发布的额话题名称是

修改ORBSLAM2下的源码，使得话题名称一致！！！然后编译。

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