单目slam,slam单点认证

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此外，还有利用粒子滤波概率滤波器实现单目视觉SLAM方法： 为了改进系统非线性给EKF带来的影响，无迹卡尔曼滤波器也被引入到单目时间SLAM算法中，但是比EKF增加了计算复杂度。Sim提出除了拥有国内第一梯队的手势识别与跟踪能力，此次易现在单目SLAM、低延迟显示、OST标定等技术算法领域取得了巨大创新与突破。单目SLAM技术AR眼镜想要实现物理环境与虚拟内容的无缝

SLAM:单目视觉SLAM的方案分类假设从初始时刻到当前时刻的观测数据和控制输入已知那么就可以联合后验概率来构建一个后验概率密度函数这个函数用来描述相机姿态和地图中的特征该文章提出一个单目SLAM系统，使用深度学习网络进行表面法向量(surface normal)估计，然后使用曼哈顿世界(Manhattan World)模型，来估计相机的旋转矩阵，然后利用点线特征估计平移向量

由于单目相机拍摄的图像只是三维空间的二维投影，所以，如果真想恢复三维结构，必须改变相机的视角。在单目SLAM中也是同样的原理。我们必须移动相机，才能估计它的运动(Motion),同时估计单目SLAM只用一支摄像头就可以完成SLAM。最大的优点是传感器简单且成本低，但同时也有个大问题，就是不能通过单张图片得到深度信息(距离),存在尺寸不确定的现象

单目slam的基本流程为：初始化---pnp---pnp 其中初始化是为了统一尺度，由于通过2d-2d对极几何约束求解相机位姿时会产生尺度问题，即无法确定真实尺度(1.每两帧计一个全新的基于深度学习的SLAM系统. DROID-SLAM通过一个深度BA层来循环迭代的更新相机位姿和像素深度值. 实验证明，DROID-SLAM比传统SLAM取得了更高的精度和鲁棒性，在实验场景中

1. 单目SLAM难点单目的优点是成本低，最大的局限性是测不到空间物体的距离，只有一个图像。所以早期图1：我们提出了一种视觉SLAM 方法，该方法跟踪和聚类基于模板的跟踪器，估计相机位姿，并在单目相机获