视觉SLAM⑦—视觉里程计Ⅰ(3D-2D:PnP,3D-3D:ICP)

目录

7.9 3D-2D:PnP

        已知3D点的空间位置和相机上的投影点,求相机的旋转和平移(外参)

        PnP(Perspective-n-Point)是求解3D到2D点对运动的方法

        它描述了当知道n个3D空间点及其投影位置时,如何估计相机的位姿。前面说到,2D-2D 的对极几何方法需要8个或8个以上的点对(以八点法为例),且存在着初始化、纯旋转和尺度的问题。
        然而,如果两张图像中的一张特征点的3D位置已知,那么最少只需3个点对(以及至少一个额外点验证结果)就可以估计相机运动。

        特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定。因此,在双目或RGB-D的视觉里程计中,我们可以直接使用PnP估计相机运动。而在单目视觉里程计中,必须先进行初始化,才能使用PnP。

        3D-2D方法不需要使用对极约束,又可以在很少的匹配点中获得较好的运动估计,是一种最重要的姿态估计方法。
        PnP问题有很多种求解方法,例如,用3对点估计位姿的P3P、直接线性变换(DLT),EPnP(Efficient PnP)、UPnP…等等。

        此外,还能用非线性优化的方式,构建最小二乘问题并迭代求解,也就是万金油式的光束法平差(Bundle Adjustment,BA)。我们先来介绍DLT,再讲解BA。

 7.9.1 直接线性变换

1.问题描述:

        已知一组3D点的位置,以及它们在某个相机中的投影位置,求该相机的位姿?

 2.问题描述

        这个问题也可以用于求解给定地图和图像时的相机状态问题。如果把3D点看成在另一个相机坐标系中的点的话,则也可以用来求解两个相机的相对运动问题。我们从简单的问题出发。
        考虑某个空间点P,它的齐次坐标为P=(X,Y,Z,1)^T。在图像I_{1}中,投影到特征点x_{1}=(u_{1},v_{1},1)^{T}(以归一化平面齐次坐标表示)。此时,相机的位姿R,t是未知的。与单应矩阵的求解类似,我们定义增广矩阵[R|t]为一个3×4的矩阵,包含了旋转与平移信息。我们将其展开形式列写如下:

图7-1 问题描述
s\begin{pmatrix} u_{1}\\v_{1} \\ 1 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} t_{1} & t_{2} &t_{3} &t_{4} \\ t_{5}& t_{6}& t_{7} & t_{8}\\ t_{9} &t_{10} & t_{11} & t_{12} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} X\\Y \\ Z \\ 1 \end{pmatrix}
式7-1 问题描述

         用最后一行把s消去,得到两个约束:

        

u_{1}=\frac{t_{1}X+t_{2}Y+t_{3}Z+t_{4}}{t_{9}X+t_{10}Y+t_{11}Z+t_{12}} ,v_{1}=\frac{t_{5}X+t_{6}Y+t_{7}Z+t_{8}}{t_{9}X+t_{10}Y+t_{11}Z+t_{12}}

         为了简化表示,定义T的行向量:

        

\mathbf{t_{1}}=(t_{1},t_{2},t_{3},t_{4})^{T}, \mathbf{t_{2}}=(t_{5},t_{6},t_{7},t_{8})^{T}, \mathbf{t_{3}}=(t_{9},t_{10},t_{11},t_{12})^{T}

         于是有:
        

t_{1}^{T}P-t_{3}^{T}Pu_{1}=0,t_{2}^{T}P-t_{3}^{T}Pv_{1}=0

         请注意,t是待求的变量,可以看到,每个特征点提供了两个关于t的线性约束。假设一共有N个特征点,则可以列出如下线性方程组:

\begin{pmatrix} P_{1}^{T} & 0 &-u_{1} P_{1}^{T}\\ 0& P_{1}^{T} &-v_{1} P_{1}^{T} \\ .. &.. & ..\\ P_{N}^{T} & 0 &-u_{N} P_{N}^{T} \\ 0 & P_{N}^{T} & -v_{N} P_{N}^{T} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} t_{1}\\ t_{2} \\ t_{3} \end{pmatrix}=0
式7-2 求解R,t的方程组

         t一共有12维,因此最少通过6对匹配点即可实现矩阵T的线性求解,这种方法称为DLT。当匹配点大于6对时,也可以使用SVD等方法对超定方程求最小二乘解。

3.DLT求出来的解有什么问题

        在DLT求解中,我们直接将T矩阵看成了12个未知数,忽略了它们之间的联系。因为旋转矩阵R∈ SO(3),用DLT求出的解不一定满足该约束,它是一个一般矩阵。

        平移向量比较好办,它属于向量空间。

        对于旋转矩阵R,我们必须针对DLT估计的T左边3×3的矩阵块,寻找一个最好的旋转矩阵对它进行近似。这可以由OR分解完成,也可以像这样来计算:

R\leftarrow (RR^{T})^{-^{\frac{1}{2}}}R
式7-3 OR分解计算旋转矩阵

        这相当于把结果从矩阵空间重新投影到SE(3)流形上,转换成旋转和平移两部分。
        需要解释的是,我们这里的x_{1}使用归一化平面坐标,去掉了内参矩阵K的影响——这是因为内参K在SLAM中通常假设为已知。即使内参未知,也能用PnP去估计K,R,t三个量。然而由于未知量增多,效果会差一些。

图7-2 DLT推导

7.9.2 P3P

        下面讲的P3P是另一种解PnP的方法。它仅使用3对匹配点,对数据要求较少,因此这里简单介绍。

图7-2 P3P通过三对点求R,t

        P3P需要利用给定的3个点的几何关系。它的输入数据为3对3D-2D匹配点。记3D点为A,B,C,2D点为a, b, c,其中小写字母代表的点为对应大写字母代表的点在相机成像平面上的投影。此外,P3P还需要使用一对验证点,以从可能的解中选出正确的那一个(类似于对极几何情形)。记验证点对为D-d,相机光心为O

        请注意,我们知道的是A,B,C是在世界坐标系中的坐标,而不是在相机坐标系中的坐标。一旦3D点在相机坐标系下的坐标能够算出,我们就得到了3D-3D的对应点,把 PnP问题转换为了ICP问题。       

         首先,显然三角形之间存在对应关系:

\Delta Oab -\Delta OAB, \Delta Obc - \Delta OBC,\Delta Oac - \Delta OAC.

         来考虑\Delta Oab\Delta OAB的关系。利用余弦定理,有

OA^{2}+OB^{2}-2OA\cdot OB\cdot cos<a,b>=AB^{2}

         对于其他两个三角形也有类似性质,于是有:        

OA^{2}+OB^{2}-2OA\cdot OB\cdot cos<a,b>=AB^{2}

OB^{2}+OC^{2}-2OB\cdot OC\cdot cos<b,c>=BC^{2}

OA^{2}+OC^{2}-2OA\cdot OC\cdot cos<a,c>=AC^{2}

         对以上三式全体除以OC^{2},并且记x= OA/OC, y = OB/OC,,得:

x^{2}+y^{2}-2xycos<a,b>=AB^{2}/OC^{2}

y^{2}+1-2ycos<b,c>=BC^{2}/OC^{2}

x^{2}+1-2xcos<a,c>=AC^{2}/OC^{2}

         记v= AB^{2}/OC^{2}, uv= BC^{2} /OC^{2} , wv = AC^{2}/OC^{2},有:

x^{2}+y^{2}-2xycos<a,b>=v

y^{2}+1-2ycos<b,c>=uv

x^{2}+1-2xcos<a,c>=wv

        我们可以把第一个式子中的v放到等式一边,并代入其后两式,得       

(1-u)y^{2}-ux^{2}-cos<b,c>y+2uxycos<a,b>+1=0

(1-w)x^{2}-wy^{2}-cos<a,c>x+2wxycos<a,b>+1=0

         注意这些方程中的已知量和未知量。由于我们知道2D点的图像位置,3个余弦角cos <a,b>,cos<b, c>, cos <a,c>是已知的。u = BC^{2}- AB^{2} ,w = AC^{2} /AB^{2}可以通过A,B,C在世界坐标系下的坐标算出,变换到相机坐标系下之后,这个比值并不改变。该式中的x,y是未知的,随着相机移动会发生变化。

        因此,该方程组是关于x,y的一个二元二次方程(多项式方程)。求该方程组的解析解是一个复杂的过程,需要用吴消元法。类似于分解E的情况,该方程最多可能得到4个解,但我们可以用验证点来计算最可能的解,得到A,B,C在相机坐标系下的3D坐标。然后,根据3D-3D的点对,计算相机的运动R,t

        从P3P的原理可以看出,为了求解 PnP,我们利用三角形相似性,求解投影点a,b,c在相机坐标系下的3D坐标,最后把问题转换成一个3D到3D的位姿估计问题。在后文中将看到,
带有匹配信息的3D-3D位姿求解非常容易,所以这种思路是非常有效的。一些其他的方法,例如EPnP,也采用了这种思路。然而,P3P也存在着一些问题:

①P3P只利用3个点的信息。当给定的配对点多于3组时,难以利用更多的信息。

②如果3D点或2D点受噪声影响,或者存在误匹配,则算法失效。
        所以,人们还陆续提出了许多别的方法,如EPnP、UPnP等。它们利用更多的信息,而且用迭代的方式对相机位姿进行优化,以尽可能地消除噪声的影响。不过,相对P3P来说,它们的原理更复杂,所以我们建议读者阅读原始的论文,或通过实践来理解PnP的过程。在SLAM中,通常的做法是先使用P3P/EPnP等方法估计相机位姿,再构建最小二乘优化问题对估计值进行调整(即进行Bundle Adjustment )。在相机运动足够连续时,也可以假设相机不动或匀速运动,用推测值作为初始值进行优化。接下来,我们从非线性优化的角度来看PnP问题。

图7-4 推导

7.9.3 最小化重投影误差求解PnP

        除了使用线性方法,我们还可以把PnP问题构建成一个关于重投影误差的非线性最小二乘问题。

        线性方法,往往是先求相机位姿,再求空间点位置,而非线性优化则是把它们都看成优化变量,放在一起优化。这是一种非常通用的求解方式,我们可以用它对PnP或ICP给出的结果进行优化。这一类把相机和三维点放在一起进行最小化的问题,统称为Bundle Adjustment。

图7-5 复习所学内容

                                       
        我们完全可以在 PnP中构建一个Bundle Adjustment问题对相机位姿进行优化。如果相机是连续运动的(比如大多数SLAM过程),也可以直接用BA求解相机位姿。我们将在本节给出此问题在两个视图下的基本形式,然后在第9讲讨论较大规模的BA问题。
        考虑n个三维空间点P及其投影p,我们希望计算相机的位姿R,t,它的李群表示为T。假设某空间点坐标为P_{i}= [X_{i}, Y_{i},Z_{i}]^T,其投影的像素坐标为\mathbf{u_{i}}=[u_{i},v_{i}]^T。根据第5讲的内容,像素位置与空间点位置的关系如下:

s_{i}\begin{bmatrix} u_{i}\\v_{i} \\ 1 \end{bmatrix} =KT\begin{bmatrix} X_{i}\\ Y_{i} \\ Z_{i} \\ 1 \end{bmatrix}

         写成矩阵形式是:s_{i}\mathbf{u_{i}}=KTP_{i}

        这个式子隐含了一次从齐次坐标到非齐次的转换,否则按矩阵的乘法来说,维度是不对的。现在,由于相机位姿未知及观测点的噪声,该等式存在一个误差。因此,我们把误差求和,构建最小二乘问题,然后寻找最好的相机位姿,使它最小化:
        

         该问题的误差项,是将3D点的投影位置与观测位置作差,所以称为重投影误差。使用齐次坐标时,这个误差有3维。不过,由于u最后一维为1,该维度的误差一直为零,因而我们更多时候使用非齐次坐标,于是误差就只有2维了。

        如下图所示,我们通过特征匹配知道了p_{1}p_{2}是同一个空间点P的投影,但是不知道相机的位姿。在初始值中,P的投影\hat{p_{2}}与实际的p_{2}之间有一定的距离。于是我们调整相机的位姿,使得这个距离变小。不过,由于这个调整需要考虑很多个点,所以最后的效果是整体误差的缩小,而每个点的误差通常都不会精确为零。

图7-6 解释重投影误差

         使用李代数,可以构建无约束的优化问题,很方便地通过高斯牛顿法、列文伯格—马夸尔特方法等优化算法进行求解。不过,在使用高斯牛顿法和列文伯格一马夸尔特方法之前,我们需要知道每个误差项关于优化变量的导数,也就是线性化

e(x+\Delta x)\approx e(x)+J^{T}\Delta x

        这里的J^{T}的形式是值得讨论甚至可以说是关键所在。我们固然可以使用数值导数,但
如果能够推导出解析形式,则优先考虑解析导数。现在,当e为像素坐标误差(2维),x为相机位姿(6维)时,J^{T}将是一个2×6的矩阵。我们来推导J^{T}的形式。

        回忆李代数的内容,我们介绍了如何使用扰动模型来求李代数的导数。首先,记变换到相机坐标系下的空间点坐标为P',并且将其前3维取出来:P'=(TP)_{1:3}=[X',Y',Z']^T

        那么,相机投影模型相对于P'为:  su=KP'

        展开:


        利用第3行消去s(实际上就是P'的距离),得

        这与第5讲的相机模型是一致的。当我们求误差时,可以把这里的u,v与实际的测量值比较,求差。在定义了中间变量后,我们对T左乘扰动量\delta \xi,然后考虑e的变化关于扰动量的导数。利用链式法则,可以列写如下:

        这里的\oplus指李代数上的左乘扰动。第一项是误差关于投影点的导数,在式(7.41)中已经列出了变量之间的关系,易得

        而第二项为变换后的点关于李代数的导数,根据4.3.5节中的推导,得        

        而在P'的定义中,我们取出了前3维,于是得

        将这两项相乘,就得到了2×6的雅可比矩阵:      

        这个雅可比矩阵描述了重投影误差关于相机位姿李代数的一阶变化关系。我们保留了前面的负号,这是因为误差是由观测值减预测值定义的。当然也可以反过来将它定义成“预测值减观测值”的形式。在那种情况下,只要去掉前面的负号即可。此外,如果\textbf{se}(3)的定义方式是旋转在前,平移在后,则只要把这个矩阵的前3列与后3列对调即可。
        除了优化位姿,我们还希望优化特征点的空间位置。因此,需要讨论e关于空间点P的导数。。仍利用链式法则,有

\frac{\vartheta e }{\vartheta P }=\frac{\vartheta e }{\vartheta P' }\frac{\vartheta P' }{\vartheta P }

        第一项在前面已推导,关于第二项,按照定义P'=(TP)_{1:3} =RP+t

        我们发现P'P求导后将只剩下R。于是:

        于是,我们推导出了观测相机方程关于相机位姿与特征点的两个导数矩阵。它们十分重要,能够在优化过程中提供重要的梯度方向,指导优化的迭代。

图7-7 3D-2D PnP推导

7.10 实践:求解PnP

7.10.1 使用EPnP求解位姿

        下面,我们通过实验理解PnP的过程。首先,我们演示如何使用OpenCV的 EPnP求解PnP问题,然后通过非线性优化再次求解。由于PnP需要使用3D点,为了避免初始化带来的麻烦,我们使用了RGB-D相机中的深度图( 1_depth.png)作为特征点的3D位置。首先,来看OpenCV提供的PnP函数:

int main(int argc, char **argv) {

  Mat r, t;
  solvePnP(pts_3d, pts_2d, K, Mat(), r, t, false); // 调用OpenCV 的 PnP 求解,可选择EPNP,DLS等方法
  Mat R;

  cout << "R=" << endl << R << endl;
  cout << "t=" << endl << t << endl;

        在例程中,得到配对特征点后,我们在第一个图的深度图中寻找它们的深度,并求出空间位置。以此空间位置为3D点,再以第二个图像的像素位置为2D点,调用EPnP求解PnP问题。程序输出如下:

      读者可以对比先前2D-2D情况下求解的R,t看看有什么不同。可以看到,在有3D信息时,估计的R几乎是相同的,而t相差得较多。这是由于引入了新的深度信息所致。不过,由于Kinect采集的深度图本身会有一些误差,所以这里的3D点也不是准确的。在较大规模的BA中,我们会希望把位姿和所有三维特征点同时优化。

7.10.2 手写位姿估计

        下面演示如何使用非线性优化的方式计算相机位姿。我们先手写一个高斯牛顿法的PnP,上面演示如何调用g2o来求解。

void bundleAdjustmentGaussNewton(
  const VecVector3d &points_3d,
  const VecVector2d &points_2d,
  const Mat &K,
  Sophus::SE3d &pose) {
  typedef Eigen::Matrix<double, 6, 1> Vector6d;
  const int iterations = 10;
  double cost = 0, lastCost = 0;
  double fx = K.at<double>(0, 0);
  double fy = K.at<double>(1, 1);
  double cx = K.at<double>(0, 2);
  double cy = K.at<double>(1, 2);

  for (int iter = 0; iter < iterations; iter++) {
    Eigen::Matrix<double, 6, 6> H = Eigen::Matrix<double, 6, 6>::Zero();
    Vector6d b = Vector6d::Zero();

    cost = 0;
    // compute cost
    for (int i = 0; i < points_3d.size(); i++) {
      Eigen::Vector3d pc = pose * points_3d[i];
      double inv_z = 1.0 / pc[2];
      double inv_z2 = inv_z * inv_z;
      Eigen::Vector2d proj(fx * pc[0] / pc[2] + cx, fy * pc[1] / pc[2] + cy);

      Eigen::Vector2d e = points_2d[i] - proj;

      cost += e.squaredNorm();
      Eigen::Matrix<double, 2, 6> J;
      J << -fx * inv_z,
        0,
        fx * pc[0] * inv_z2,
        fx * pc[0] * pc[1] * inv_z2,
        -fx - fx * pc[0] * pc[0] * inv_z2,
        fx * pc[1] * inv_z,
        0,
        -fy * inv_z,
        fy * pc[1] * inv_z2,
        fy + fy * pc[1] * pc[1] * inv_z2,
        -fy * pc[0] * pc[1] * inv_z2,
        -fy * pc[0] * inv_z;

      H += J.transpose() * J;
      b += -J.transpose() * e;
    }

    Vector6d dx;
    dx = H.ldlt().solve(b);

    if (isnan(dx[0])) {
      cout << "result is nan!" << endl;
      break;
    }

    if (iter > 0 && cost >= lastCost) {
      // cost increase, update is not good
      cout << "cost: " << cost << ", last cost: " << lastCost << endl;
      break;
    }

    // update your estimation
    pose = Sophus::SE3d::exp(dx) * pose;
    lastCost = cost;

    cout << "iteration " << iter << " cost=" << std::setprecision(12) << cost << endl;
    if (dx.norm() < 1e-6) {
      // converge
      break;
    }
  }

  cout << "pose by g-n: \n" << pose.matrix() << endl;
}

        在这个小函数中,我们根据前面的理论推导,实现一个简单的高斯牛顿迭代优化。之后,我们将比较OpenCV、手写实现和 g2o实现之间的效率差异。

7.10.3 使用g2o进行BA优化

        在手写了一遍优化流程之后,我们再来看如何用g2o实现同样的操作(事实上,用Ceres 也完全类似)。g2o的基本知识在第6讲中已经介绍过。在使用g2o之前,我们要把问题建模成一个图优化问题,如图7-8所示。

图7-8 g2o进行BA优化

         在这个图优化中,节点和边的选择如下:

①节点:第二个相机的位姿节点T∈SE(3)。
②边:每个3D点在第二个相机中的投影,以观测方程来描述:z_{j}=h(T,P_{j})

        由于第一个相机位姿固定为零,所以我们没有把它写到优化变量里,但在更多的场合里,我们会考虑更多相机的估计。现在,我们根据一组3D点和第二个图像中的2D投影,估计第二个相机的位姿。所以我们把第一个相机画成虚线,表明不希望考虑它。
        g2o提供了许多关于BA的节点和边,例如g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h中提供了李代数表达的节点和边。在本书中,我们自己实现一个 VertexPose顶点和EdgeProjection边,代码如下

/// vertex and edges used in g2o ba
class VertexPose : public g2o::BaseVertex<6, Sophus::SE3d> {
public:
  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;

  virtual void setToOriginImpl() override {
    _estimate = Sophus::SE3d();
  }

  /// left multiplication on SE3
  virtual void oplusImpl(const double *update) override {
    Eigen::Matrix<double, 6, 1> update_eigen;
    update_eigen << update[0], update[1], update[2], update[3], update[4], update[5];
    _estimate = Sophus::SE3d::exp(update_eigen) * _estimate;
  }

  virtual bool read(istream &in) override {}

  virtual bool write(ostream &out) const override {}
};

class EdgeProjection : public g2o::BaseUnaryEdge<2, Eigen::Vector2d, VertexPose> {
public:
  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;

  EdgeProjection(const Eigen::Vector3d &pos, const Eigen::Matrix3d &K) : _pos3d(pos), _K(K) {}

  virtual void computeError() override {
    const VertexPose *v = static_cast<VertexPose *> (_vertices[0]);
    Sophus::SE3d T = v->estimate();
    Eigen::Vector3d pos_pixel = _K * (T * _pos3d);
    pos_pixel /= pos_pixel[2];
    _error = _measurement - pos_pixel.head<2>();
  }

  virtual void linearizeOplus() override {
    const VertexPose *v = static_cast<VertexPose *> (_vertices[0]);
    Sophus::SE3d T = v->estimate();
    Eigen::Vector3d pos_cam = T * _pos3d;
    double fx = _K(0, 0);
    double fy = _K(1, 1);
    double cx = _K(0, 2);
    double cy = _K(1, 2);
    double X = pos_cam[0];
    double Y = pos_cam[1];
    double Z = pos_cam[2];
    double Z2 = Z * Z;
    _jacobianOplusXi
      << -fx / Z, 0, fx * X / Z2, fx * X * Y / Z2, -fx - fx * X * X / Z2, fx * Y / Z,
      0, -fy / Z, fy * Y / (Z * Z), fy + fy * Y * Y / Z2, -fy * X * Y / Z2, -fy * X / Z;
  }

  virtual bool read(istream &in) override {}

  virtual bool write(ostream &out) const override {}

private:
  Eigen::Vector3d _pos3d;
  Eigen::Matrix3d _K;
};

        这里实现了顶点的更新和边的误差计算。下面将它们组成一个图优化问题:

void bundleAdjustmentG2O(
  const VecVector3d &points_3d,
  const VecVector2d &points_2d,
  const Mat &K,
  Sophus::SE3d &pose) {

  // 构建图优化,先设定g2o
  typedef g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<6, 3>> BlockSolverType;  // pose is 6, landmark is 3
  typedef g2o::LinearSolverDense<BlockSolverType::PoseMatrixType> LinearSolverType; // 线性求解器类型
  // 梯度下降方法,可以从GN, LM, DogLeg 中选
  auto solver = new g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton(
    g2o::make_unique<BlockSolverType>(g2o::make_unique<LinearSolverType>()));
  g2o::SparseOptimizer optimizer;     // 图模型
  optimizer.setAlgorithm(solver);   // 设置求解器
  optimizer.setVerbose(true);       // 打开调试输出

  // vertex
  VertexPose *vertex_pose = new VertexPose(); // camera vertex_pose
  vertex_pose->setId(0);
  vertex_pose->setEstimate(Sophus::SE3d());
  optimizer.addVertex(vertex_pose);

  // K
  Eigen::Matrix3d K_eigen;
  K_eigen <<
          K.at<double>(0, 0), K.at<double>(0, 1), K.at<double>(0, 2),
    K.at<double>(1, 0), K.at<double>(1, 1), K.at<double>(1, 2),
    K.at<double>(2, 0), K.at<double>(2, 1), K.at<double>(2, 2);

  // edges
  int index = 1;
  for (size_t i = 0; i < points_2d.size(); ++i) {
    auto p2d = points_2d[i];
    auto p3d = points_3d[i];
    EdgeProjection *edge = new EdgeProjection(p3d, K_eigen);
    edge->setId(index);
    edge->setVertex(0, vertex_pose);
    edge->setMeasurement(p2d);
    edge->setInformation(Eigen::Matrix2d::Identity());
    optimizer.addEdge(edge);
    index++;
  }

  chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
  optimizer.setVerbose(true);
  optimizer.initializeOptimization();
  optimizer.optimize(10);
  chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
  chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2 - t1);
  cout << "optimization costs time: " << time_used.count() << " seconds." << endl;
  cout << "pose estimated by g2o =\n" << vertex_pose->estimate().matrix() << endl;
  pose = vertex_pose->estimate();
}

        程序大体上和第6讲的g2o类似。我们首先声明了g2o图优化器,并配置优化求解器和梯度下降方法。然后,根据估计到的特征点,将位姿和空间点放到图中。最后,调用优化函数进行求解。运行的部分输出如下:

liuhongwei@liuhongwei-virtual-machine:~/桌面/slambook2/ch7/build$ ./pose_estimation_3d2d ../1.png ../2.png ../1_depth.png ../2_depth.png 
-- Max dist : 95.000000 
-- Min dist : 4.000000 
一共找到了79组匹配点
3d-2d pairs: 76
solve pnp in opencv cost time: 0.000243955 seconds.
R=
[0.9978662025826269, -0.05167241613316376, 0.03991244360207524;
 0.0505958915956335, 0.998339762771668, 0.02752769192381471;
 -0.04126860182960625, -0.025449547736074, 0.998823919929363]
t=
[-0.1272259656955879;
 -0.007507297652615337;
 0.06138584177157709]
calling bundle adjustment by gauss newton
iteration 0 cost=45538.1857253
iteration 1 cost=413.221881688
iteration 2 cost=301.36705717
iteration 3 cost=301.365779441
pose by g-n: 
    0.99786620258  -0.0516724160901   0.0399124437155   -0.127225965886
   0.050595891549    0.998339762774     0.02752769194 -0.00750729768072
 -0.0412686019426  -0.0254495477483    0.998823919924   0.0613858418151
                0                 0                 0                 1
solve pnp by gauss newton cost time: 0.000134246 seconds.
calling bundle adjustment by g2o
iteration= 0	 chi2= 413.221882	 time= 1.7594e-05	 cumTime= 1.7594e-05	 edges= 76	 schur= 0
iteration= 1	 chi2= 301.367057	 time= 1.1091e-05	 cumTime= 2.8685e-05	 edges= 76	 schur= 0
iteration= 2	 chi2= 301.365779	 time= 1.032e-05	 cumTime= 3.9005e-05	 edges= 76	 schur= 0
iteration= 3	 chi2= 301.365779	 time= 1.015e-05	 cumTime= 4.9155e-05	 edges= 76	 schur= 0
iteration= 4	 chi2= 301.365779	 time= 1.0089e-05	 cumTime= 5.9244e-05	 edges= 76	 schur= 0
iteration= 5	 chi2= 301.365779	 time= 1.0039e-05	 cumTime= 6.9283e-05	 edges= 76	 schur= 0
iteration= 6	 chi2= 301.365779	 time= 9.98899e-06	 cumTime= 7.9272e-05	 edges= 76	 schur= 0
iteration= 7	 chi2= 301.365779	 time= 9.979e-06	 cumTime= 8.9251e-05	 edges= 76	 schur= 0
iteration= 8	 chi2= 301.365779	 time= 1.009e-05	 cumTime= 9.9341e-05	 edges= 76	 schur= 0
iteration= 9	 chi2= 301.365779	 time= 1.0029e-05	 cumTime= 0.00010937	 edges= 76	 schur= 0
optimization costs time: 0.000466869 seconds.
pose estimated by g2o =
   0.997866202583  -0.0516724161336   0.0399124436024   -0.127225965696
   0.050595891596    0.998339762772   0.0275276919261 -0.00750729765631
   -0.04126860183  -0.0254495477384    0.998823919929   0.0613858417711
                0                 0                 0                 1
solve pnp by g2o cost time: 0.00059817 seconds.

        从估计结果上看,三者基本一致。从优化时间来看,我们自己实现的高斯牛顿法排在第一,其次是OpenCV的PnP,最后是g2o的实现。尽管如此,三者的用时都在1毫秒以内,这说明位姿估计算法并不耗费计算量。
        BA是一种通用的做法。它可以不限于两幅图像。我们完全可以放入多幅图像匹配到的位姿和空间点进行迭代优化,甚至可以把整个SLAM过程放进来。那种做法规模较大,主要在后端使用,我们会在第10讲再次遇到这个问题。在前端,我们通常考虑局部相机位姿和特征点的小型BA问题,希望对它进行实时求解和优化。

7.11 3D-3D:ICP 

        最后,我们来介绍3D-3D的位姿估计问题。假设我们有一组配对好的3D点(例如我们对两幅RGB-D图像进行了匹配):

P={p_{1},...,p_{n}},P'={p_{1}^{'},...,p_{n}^{'}}

        现在,想要找一个欧氏变换R,t,使得\forall i ,p_{i}=Rp_{i}^{'}+t

        这个问题可以用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)求解。

        3D-3D位姿估计问题中并没有出现相机模型,也就是说,仅考虑两组3D点之间的变换时,和相机并没有关系。因此,在激光SLAM中也会碰到ICP,不过由于激光数据特征不够丰富,我们无从知道两个点集之间的匹配关系,只能认为距离最近的两个点为同一个。
        所以这个方法称为迭代最近点。而在视觉中,特征点为我们提供了较好的匹配关系,所以整个问题就变得更简单了。在RGB-D SLAM中,可以用这种方式估计相机位姿。下文我们用ICP指代匹配好的两组点间的运动估计问题。
        和 PnP类似,ICP的求解也分为两种方式:利用线性代数的求解(主要是SVD),以及利用非线性优化方式的求解(类似于BA)。下面分别进行介绍。

7.11.1 SVD方法

        首先来看以SVD为代表的代数方法。根据前面描述的ICP问题,我们先定义第i对点的误
差项:e_{i}=p_{i}-(Rp_{i}'+ t).
        然后,构建最小二乘问题,求使误差平方和达到极小的R,t:        

\underset{min}{R,t}\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}\begin{Vmatrix} p_{i}-(Rp_{i}'+t) \end{Vmatrix}_{2}^{2}

         下面来推导它的求解方法。首先,定义两组点的质心:        

p=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(p_{i}),p'=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(p_{i}')

         请注意,质心是没有下标的。随后,在误差函数中做如下处理:

        注意到交叉项部分中(p_{i}-p-R(p_{i}'-p_{i}))在求和之后为零,因此优化目标函数可以简化为:

        仔细观察左右两项,我们发现左边只和旋转矩阵R相关,而右边既有R也有t,但只和质心相关。只要我们获得了R,令第二项为零就能得到t。于是,ICP可以分为以下三个步骤求解:

①计算两组点的质心位置p, p',然后计算每个点的去质心坐标:

q_{i}=p_{i}-p,q_{i}'=p_{i}'-p'

②根据以下优化问题计算旋转矩阵:

R^{*}=arg \ \underset{R}{min}\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}\begin{Vmatrix} q_{i}-Rq_{i}' \end{Vmatrix}^2

③根据第2步的R计算tt^{*}=p-Rp'

        我们看到,只要求出了两组点之间的旋转,平移量是非常容易得到的。所以我们重点关注R的计算。展开关于R的误差项,得

        注意到第一项和R无关,第二项由于RR^T=I,亦与R无关。因此,实际上优化目标函
数变为:

        接下来,我们介绍怎样通过SVD解出上述问题中最优的R。关于最优性的证明较为复杂,感兴趣的读者请阅读参考文献[62,63]。为了解R,先定义矩阵:W=\sum_{i=1}^{n}q_{i}q_{i'}^{T}

        W是一个3×3的矩阵,对W进行SVD分解,得:W=U\Sigma V^{T}

        其中,\Sigma为奇异值组成的对角矩阵,对角线元素从大到小排列,而UV为对角矩阵。当W满秩时,R为: R=UV^{T}

        解得R后,按式(7.54)求解t即可。如果此时R的行列式为负,则取-R作为最优值。

7.11.2 非线性优化方法

        求解ICP的另一种方式是使用非线性优化,以迭代的方式去找最优值。该方法和我们前面讲述的 PnP非常相似。以李代数表达位姿时,目标函数可以写成

\underset{\xi }{min}=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}\begin{Vmatrix} p_{i}-exp(\xi ^{\wedge })p_{i}' \end{Vmatrix}_{2}^{2}

        单个误差项关于位姿的导数在前面已推导,使用李代数扰动模型即可

\frac{\vartheta e}{\vartheta\delta \xi }=-exp(\xi ^{\wedge }p_{i}')

         于是,在非线性优化中只需不断迭代,就能找到极小值。而且,可以证明,ICP问题存在
唯一解或无穷多解的情况。在唯一解的情况下,只要能找到极小值解,这个极小值就是全局最优值——因此不会遇到局部极小而非全局最小的情况。这也意味着ICP求解可以任意选定初始值。这是已匹配点时求解ICP的一大好处。
        需要说明的是,我们这里讲的ICP是指已由图像特征给定了匹配的情况下进行位姿估计的问题。在匹配已知的情况下,这个最小二乘问题实际上具有解析解,所以并没有必要进行迭代优化。ICP的研究者们往往更加关心匹配未知的情况。那么,为什么我们要介绍基于优化的ICP呢?这是因为,某些场合下,例如在RGB-D SLAM中,一个像素的深度数据可能有,也可能测量不到,所以我们可以混合着使用PnP和ICP优化:对于深度已知的特征点,建模它们的3D-3D误差;对于深度未知的特征点,则建模3D-2D的重投影误差。于是,可以将所有的误差放在同一个问题中考虑,使得求解更加方便。

7.12 实践:求解ICP

7.12.1 实践:SVD 方法

        下面演示如何使用SVD及非线性优化来求解ICP。本节我们使用两幅RGB-D图像,通过特征匹配获取两组3D点,最后用ICP计算它们的位姿变换。由于OpenCV目前还没有计算两组带匹配点的ICP的方法,而且它的原理也并不复杂,所以我们自己来实现一个ICP。

#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Geometry>
#include <Eigen/SVD>
#include <g2o/core/base_vertex.h>
#include <g2o/core/base_unary_edge.h>
#include <g2o/core/block_solver.h>
#include <g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h>
#include <g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h>
#include <g2o/solvers/dense/linear_solver_dense.h>
#include <chrono>
#include <sophus/se3.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void find_feature_matches(
  const Mat &img_1, const Mat &img_2,
  std::vector<KeyPoint> &keypoints_1,
  std::vector<KeyPoint> &keypoints_2,
  std::vector<DMatch> &matches);

// 像素坐标转相机归一化坐标
Point2d pixel2cam(const Point2d &p, const Mat &K);

void pose_estimation_3d3d(
  const vector<Point3f> &pts1,
  const vector<Point3f> &pts2,
  Mat &R, Mat &t
);

void bundleAdjustment(
  const vector<Point3f> &points_3d,
  const vector<Point3f> &points_2d,
  Mat &R, Mat &t
);

/// vertex and edges used in g2o ba
class VertexPose : public g2o::BaseVertex<6, Sophus::SE3d> {
public:
  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;

  virtual void setToOriginImpl() override {
    _estimate = Sophus::SE3d();
  }

  /// left multiplication on SE3
  virtual void oplusImpl(const double *update) override {
    Eigen::Matrix<double, 6, 1> update_eigen;
    update_eigen << update[0], update[1], update[2], update[3], update[4], update[5];
    _estimate = Sophus::SE3d::exp(update_eigen) * _estimate;
  }

  virtual bool read(istream &in) override {}

  virtual bool write(ostream &out) const override {}
};

/// g2o edge
class EdgeProjectXYZRGBDPoseOnly : public g2o::BaseUnaryEdge<3, Eigen::Vector3d, VertexPose> {
public:
  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;

  EdgeProjectXYZRGBDPoseOnly(const Eigen::Vector3d &point) : _point(point) {}

  virtual void computeError() override {
    const VertexPose *pose = static_cast<const VertexPose *> ( _vertices[0] );
    _error = _measurement - pose->estimate() * _point;
  }

  virtual void linearizeOplus() override {
    VertexPose *pose = static_cast<VertexPose *>(_vertices[0]);
    Sophus::SE3d T = pose->estimate();
    Eigen::Vector3d xyz_trans = T * _point;
    _jacobianOplusXi.block<3, 3>(0, 0) = -Eigen::Matrix3d::Identity();
    _jacobianOplusXi.block<3, 3>(0, 3) = Sophus::SO3d::hat(xyz_trans);
  }

  bool read(istream &in) {}

  bool write(ostream &out) const {}

protected:
  Eigen::Vector3d _point;
};

int main(int argc, char **argv) {
  if (argc != 5) {
    cout << "usage: pose_estimation_3d3d img1 img2 depth1 depth2" << endl;
    return 1;
  }
  //-- 读取图像
  Mat img_1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
  Mat img_2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

  vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;
  vector<DMatch> matches;
  find_feature_matches(img_1, img_2, keypoints_1, keypoints_2, matches);
  cout << "一共找到了" << matches.size() << "组匹配点" << endl;

  // 建立3D点
  Mat depth1 = imread(argv[3], CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);       // 深度图为16位无符号数,单通道图像
  Mat depth2 = imread(argv[4], CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);       // 深度图为16位无符号数,单通道图像
  Mat K = (Mat_<double>(3, 3) << 520.9, 0, 325.1, 0, 521.0, 249.7, 0, 0, 1);
  vector<Point3f> pts1, pts2;

  for (DMatch m:matches) {
    ushort d1 = depth1.ptr<unsigned short>(int(keypoints_1[m.queryIdx].pt.y))[int(keypoints_1[m.queryIdx].pt.x)];
    ushort d2 = depth2.ptr<unsigned short>(int(keypoints_2[m.trainIdx].pt.y))[int(keypoints_2[m.trainIdx].pt.x)];
    if (d1 == 0 || d2 == 0)   // bad depth
      continue;
    Point2d p1 = pixel2cam(keypoints_1[m.queryIdx].pt, K);
    Point2d p2 = pixel2cam(keypoints_2[m.trainIdx].pt, K);
    float dd1 = float(d1) / 5000.0;
    float dd2 = float(d2) / 5000.0;
    pts1.push_back(Point3f(p1.x * dd1, p1.y * dd1, dd1));
    pts2.push_back(Point3f(p2.x * dd2, p2.y * dd2, dd2));
  }

  cout << "3d-3d pairs: " << pts1.size() << endl;
  Mat R, t;
  pose_estimation_3d3d(pts1, pts2, R, t);
  cout << "ICP via SVD results: " << endl;
  cout << "R = " << R << endl;
  cout << "t = " << t << endl;
  cout << "R_inv = " << R.t() << endl;
  cout << "t_inv = " << -R.t() * t << endl;

  cout << "calling bundle adjustment" << endl;

  bundleAdjustment(pts1, pts2, R, t);

  // verify p1 = R * p2 + t
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    cout << "p1 = " << pts1[i] << endl;
    cout << "p2 = " << pts2[i] << endl;
    cout << "(R*p2+t) = " <<
         R * (Mat_<double>(3, 1) << pts2[i].x, pts2[i].y, pts2[i].z) + t
         << endl;
    cout << endl;
  }
}

void find_feature_matches(const Mat &img_1, const Mat &img_2,
                          std::vector<KeyPoint> &keypoints_1,
                          std::vector<KeyPoint> &keypoints_2,
                          std::vector<DMatch> &matches) {
  //-- 初始化
  Mat descriptors_1, descriptors_2;
  // used in OpenCV3
  Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
  Ptr<DescriptorExtractor> descriptor = ORB::create();
  // use this if you are in OpenCV2
  // Ptr<FeatureDetector> detector = FeatureDetector::create ( "ORB" );
  // Ptr<DescriptorExtractor> descriptor = DescriptorExtractor::create ( "ORB" );
  Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
  //-- 第一步:检测 Oriented FAST 角点位置
  detector->detect(img_1, keypoints_1);
  detector->detect(img_2, keypoints_2);

  //-- 第二步:根据角点位置计算 BRIEF 描述子
  descriptor->compute(img_1, keypoints_1, descriptors_1);
  descriptor->compute(img_2, keypoints_2, descriptors_2);

  //-- 第三步:对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配,使用 Hamming 距离
  vector<DMatch> match;
  // BFMatcher matcher ( NORM_HAMMING );
  matcher->match(descriptors_1, descriptors_2, match);

  //-- 第四步:匹配点对筛选
  double min_dist = 10000, max_dist = 0;

  //找出所有匹配之间的最小距离和最大距离, 即是最相似的和最不相似的两组点之间的距离
  for (int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++) {
    double dist = match[i].distance;
    if (dist < min_dist) min_dist = dist;
    if (dist > max_dist) max_dist = dist;
  }

  printf("-- Max dist : %f \n", max_dist);
  printf("-- Min dist : %f \n", min_dist);

  //当描述子之间的距离大于两倍的最小距离时,即认为匹配有误.但有时候最小距离会非常小,设置一个经验值30作为下限.
  for (int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++) {
    if (match[i].distance <= max(2 * min_dist, 30.0)) {
      matches.push_back(match[i]);
    }
  }
}

Point2d pixel2cam(const Point2d &p, const Mat &K) {
  return Point2d(
    (p.x - K.at<double>(0, 2)) / K.at<double>(0, 0),
    (p.y - K.at<double>(1, 2)) / K.at<double>(1, 1)
  );
}

void pose_estimation_3d3d(const vector<Point3f> &pts1,
                          const vector<Point3f> &pts2,
                          Mat &R, Mat &t) {
  Point3f p1, p2;     // center of mass
  int N = pts1.size();
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    p1 += pts1[i];
    p2 += pts2[i];
  }
  p1 = Point3f(Vec3f(p1) / N);
  p2 = Point3f(Vec3f(p2) / N);
  vector<Point3f> q1(N), q2(N); // remove the center
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    q1[i] = pts1[i] - p1;
    q2[i] = pts2[i] - p2;
  }

  // compute q1*q2^T
  Eigen::Matrix3d W = Eigen::Matrix3d::Zero();
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    W += Eigen::Vector3d(q1[i].x, q1[i].y, q1[i].z) * Eigen::Vector3d(q2[i].x, q2[i].y, q2[i].z).transpose();
  }
  cout << "W=" << W << endl;

  // SVD on W
  Eigen::JacobiSVD<Eigen::Matrix3d> svd(W, Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV);
  Eigen::Matrix3d U = svd.matrixU();
  Eigen::Matrix3d V = svd.matrixV();

  cout << "U=" << U << endl;
  cout << "V=" << V << endl;

  Eigen::Matrix3d R_ = U * (V.transpose());
  if (R_.determinant() < 0) {
    R_ = -R_;
  }
  Eigen::Vector3d t_ = Eigen::Vector3d(p1.x, p1.y, p1.z) - R_ * Eigen::Vector3d(p2.x, p2.y, p2.z);

  // convert to cv::Mat
  R = (Mat_<double>(3, 3) <<
    R_(0, 0), R_(0, 1), R_(0, 2),
    R_(1, 0), R_(1, 1), R_(1, 2),
    R_(2, 0), R_(2, 1), R_(2, 2)
  );
  t = (Mat_<double>(3, 1) << t_(0, 0), t_(1, 0), t_(2, 0));
}

void bundleAdjustment(
  const vector<Point3f> &pts1,
  const vector<Point3f> &pts2,
  Mat &R, Mat &t) {
  // 构建图优化,先设定g2o
  typedef g2o::BlockSolverX BlockSolverType;
  typedef g2o::LinearSolverDense<BlockSolverType::PoseMatrixType> LinearSolverType; // 线性求解器类型
  // 梯度下降方法,可以从GN, LM, DogLeg 中选
  auto solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(
    g2o::make_unique<BlockSolverType>(g2o::make_unique<LinearSolverType>()));
  g2o::SparseOptimizer optimizer;     // 图模型
  optimizer.setAlgorithm(solver);   // 设置求解器
  optimizer.setVerbose(true);       // 打开调试输出

  // vertex
  VertexPose *pose = new VertexPose(); // camera pose
  pose->setId(0);
  pose->setEstimate(Sophus::SE3d());
  optimizer.addVertex(pose);

  // edges
  for (size_t i = 0; i < pts1.size(); i++) {
    EdgeProjectXYZRGBDPoseOnly *edge = new EdgeProjectXYZRGBDPoseOnly(
      Eigen::Vector3d(pts2[i].x, pts2[i].y, pts2[i].z));
    edge->setVertex(0, pose);
    edge->setMeasurement(Eigen::Vector3d(
      pts1[i].x, pts1[i].y, pts1[i].z));
    edge->setInformation(Eigen::Matrix3d::Identity());
    optimizer.addEdge(edge);
  }

  chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
  optimizer.initializeOptimization();
  optimizer.optimize(10);
  chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
  chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2 - t1);
  cout << "optimization costs time: " << time_used.count() << " seconds." << endl;

  cout << endl << "after optimization:" << endl;
  cout << "T=\n" << pose->estimate().matrix() << endl;

  // convert to cv::Mat
  Eigen::Matrix3d R_ = pose->estimate().rotationMatrix();
  Eigen::Vector3d t_ = pose->estimate().translation();
  R = (Mat_<double>(3, 3) <<
    R_(0, 0), R_(0, 1), R_(0, 2),
    R_(1, 0), R_(1, 1), R_(1, 2),
    R_(2, 0), R_(2, 1), R_(2, 2)
  );
  t = (Mat_<double>(3, 1) << t_(0, 0), t_(1, 0), t_(2, 0));
}

        ICP的实现方式和前文讲述的是一致的。我们调用Eigen进行SVD,然后计算R,t矩阵。我们输出了匹配后的结果,不过请注意,由于前面的推导是按照p_{i}=Rp_{i}'+t进行的,这里的R,t是第二帧到第一帧的变换,与前面PnP部分相反。在输出结果中,我们同时打印了逆变换:

liuhongwei@liuhongwei-virtual-machine:~/桌面/slambook2/ch7/build$ ./pose_estimation_3d3d ../1.png ../2.png ../1_depth.png ../2_depth.png 
-- Max dist : 95.000000 
-- Min dist : 4.000000 
一共找到了79组匹配点
3d-3d pairs: 74
W=  11.9404 -0.567258   1.64182
 -1.79283   4.31299  -6.57615
  3.12791  -6.55815   10.8576
U=  0.474144  -0.880373 -0.0114952
 -0.460275  -0.258979   0.849163
  0.750556   0.397334   0.528006
V=  0.535211  -0.844064 -0.0332488
 -0.434767  -0.309001    0.84587
  0.724242   0.438263   0.532352
ICP via SVD results: 
R = [0.9972395977366735, 0.05617039856770108, -0.04855997354553421;
 -0.05598345194682008, 0.9984181427731503, 0.005202431117422968;
 0.04877538122983249, -0.002469515369266706, 0.9988067198811419]
t = [0.1417248739257467;
 -0.05551033302525168;
 -0.03119093188273836]
R_inv = [0.9972395977366735, -0.05598345194682008, 0.04877538122983249;
 0.05617039856770108, 0.9984181427731503, -0.002469515369266706;
 -0.04855997354553421, 0.005202431117422968, 0.9988067198811419]
t_inv = [-0.1429199667309692;
 0.04738475446275831;
 0.03832465717628154]
calling bundle adjustment
iteration= 0	 chi2= 1.811537	 time= 2.9065e-05	 cumTime= 2.9065e-05	 edges= 74	 schur= 0	 lambda= 0.000795	 levenbergIter= 1
iteration= 1	 chi2= 1.811051	 time= 0.000207812	 cumTime= 0.000236877	 edges= 74	 schur= 0	 lambda= 0.000530	 levenbergIter= 1
iteration= 2	 chi2= 1.811050	 time= 1.582e-05	 cumTime= 0.000252697	 edges= 74	 schur= 0	 lambda= 0.000353	 levenbergIter= 1
iteration= 3	 chi2= 1.811050	 time= 1.4177e-05	 cumTime= 0.000266874	 edges= 74	 schur= 0	 lambda= 0.000236	 levenbergIter= 1
iteration= 4	 chi2= 1.811050	 time= 1.3936e-05	 cumTime= 0.00028081	 edges= 74	 schur= 0	 lambda= 0.000157	 levenbergIter= 1
iteration= 5	 chi2= 1.811050	 time= 1.3897e-05	 cumTime= 0.000294707	 edges= 74	 schur= 0	 lambda= 0.000105	 levenbergIter= 1
iteration= 6	 chi2= 1.811050	 time= 2.147e-05	 cumTime= 0.000316177	 edges= 74	 schur= 0	 lambda= 0.006703	 levenbergIter= 3
optimization costs time: 0.00064196 seconds.

after optimization:
T=
   0.99724  0.0561704   -0.04856   0.141725
-0.0559834   0.998418 0.00520242 -0.0555103
 0.0487754 -0.0024695   0.998807 -0.0311913
         0          0          0          1
p1 = [-0.0374123, -0.830816, 2.7448]
p2 = [-0.0111479, -0.746763, 2.7652]
(R*p2+t) = [-0.0456162060096475;
 -0.7860824176937431;
 2.732009294040371]

p1 = [-0.243698, -0.117719, 1.5848]
p2 = [-0.299118, -0.0975683, 1.6558]
(R*p2+t) = [-0.2424538642667685;
 -0.127564412420742;
 1.608284141645051]

p1 = [-0.627753, 0.160186, 1.3396]
p2 = [-0.709645, 0.159033, 1.4212]
(R*p2+t) = [-0.6260418020833747;
 0.1503926994308992;
 1.353306864239974]

p1 = [-0.323443, 0.104873, 1.4266]
p2 = [-0.399079, 0.12047, 1.4838]
(R*p2+t) = [-0.3215392021872832;
 0.09483002837549004;
 1.43107537937968]

p1 = [-0.627221, 0.101454, 1.3116]
p2 = [-0.709709, 0.100216, 1.3998]
(R*p2+t) = [-0.6283696073388314;
 0.09156140480846486;
 1.33207446092358]

        可以比较ICP与PnP、对极几何的运动估计结果之间的差异。可以认为,在这个过程中我们使用了越来越多的信息(没有深度—有一个图的深度—有两个图的深度),因此,在深度准确的情况下,得到的估计也将越来越准确。但是,由于Kinect 的深度图存在噪声,而且有可能存在数据丢失的情况,所以我们不得不丢弃一些没有深度数据的特征点。这可能导致ICP的估计不够准确,并且,如果特征点丢弃得太多,可能引起由于特征点太少,无法进行运动估计的情况。

7.13 小结

        本讲介绍了基于特征点的视觉里程计中的几个重要的问题。

1.特征点是如何提取并匹配的

2.如何通过2D-2D的特征点估计相机运动

3.如何从2D-2D的匹配估计一个点的空间位置

4.3D-2D的 PnP问题,其线性解法和BA解法

5.3D-3D的ICP问题,其线性解法和 BA解法
        但我们省略了大量关于某些特殊情况的讨论。例如,如果在对极几何求解过程中给定的特征点共面,会发生什么情况(这在单应矩阵H中提到了)?共线又会发生什么情况?在PnP和 ICP中若给定这样的解,又会导致什么情况?求解算法能否识别这些特殊的情况,并报告所得的解可能不可靠?能否给出估计的T的不确定度?它们都是值得研求解算法能否识别这些特殊的情况,并报告所得的解可能不可靠?能否给出估计的T的不确定度?它们都是值得研究的。

文章出处登录后可见!

已经登录?立即刷新

共计人评分,平均

到目前为止还没有投票!成为第一位评论此文章。

(0)
上一篇 2022年5月20日 下午2:14
下一篇 2022年5月20日 下午2:19

相关推荐

本站注重文章个人版权,不会主动收集付费或者带有商业版权的文章,如果出现侵权情况只可能是作者后期更改了版权声明,如果出现这种情况请主动联系我们,我们看到会在第一时间删除!本站专注于人工智能高质量优质文章收集,方便各位学者快速找到学习资源,本站收集的文章都会附上文章出处,如果不愿意分享到本平台,我们会第一时间删除!