视觉slam第3章作业

对于视觉SLAM第3章的作业，任务主要包括实现基于特征的视觉里程计（Visual Odometry）算法。视觉里程计是一种利用相机获取的图像序列来估计相机相对位置和姿态变化的技术。

在该作业中，我们需要实现一个基本的视觉里程计算法，其主要步骤如下：

1. 特征提取与匹配：从连续的图像序列中提取特征点，并进行特征匹配。常用的特征提取算法包括Harris角点检测、FAST角点检测以及ORB等。匹配可以使用描述符匹配或光流法。

2. 运动估计：利用特征点的匹配关系，通过求解基础矩阵、本质矩阵或单应矩阵，估计相机之间的运动关系。这可以通过利用RANSAC算法排除错误的匹配点，并使用最小二乘法进行估计。

3. 姿态计算：由于我们估计的是相机相对位置和姿态变化，所以需要根据相机的运动关系，计算相机的姿态变化，通常使用旋转矩阵或四元数表示。

4. 位置估计：根据相机的姿态变化和运动关系，我们可以估计相机的位置变化，即相机的移动距离。

5. 可视化与评估：最后，我们可以将估计的相机轨迹和真实的相机轨迹进行可视化比较，并计算评估指标，如平均重投影误差、路面重建误差等。

在实现上述步骤时，我们需要考虑如何处理图像的畸变校正、图像的尺度恢复以及维护地图点等问题。此外，还需要处理局部地图的优化，如图像平面到空间3D点云的投影、地图点的融合和筛选等。

总之，视觉SLAM第3章作业的目标是实现一个基于特征的视觉里程计算法，通过对图像序列进行特征提取和匹配，估计相机之间的运动关系以及姿态变化，从而计算相机的位置和轨迹变化。这是一个非常重要且基础的SLAM算法，对于实现实时地图构建和定位导航系统具有重要意义。