stereo visual slam based on unscented dual quaternion filtering

基于无迹二重四元数滤波的立体视觉SLAM

立体视觉SLAM是一种通过使用多个相机来同时感知环境并计算相机位姿和地图的技术。其中，无迹二重四元数滤波是一种用于姿态估计的滤波方法。

无迹二重四元数滤波是一种扩展了基于四元数的卡尔曼滤波的方法，用于在立体视觉SLAM中对相机的位姿进行估计。它通过将姿态表示为一个实部和一个虚部四元数来进行计算。其中实部表示旋转的主轴，并且虚部表示旋转的偏差。这种扩展的滤波方法可以同时估计旋转和平移分量，对于立体视觉SLAM中的运动估计非常有用。

在使用无迹二重四元数滤波进行立体视觉SLAM时，我们基于视觉传感器获取的立体图像来提取特征点，并使用这些特征点来计算相机的运动。然后，通过使用无迹二重四元数滤波来对相机的位姿进行估计，并递推地构建地图。这个过程根据特征点间的匹配和相机的移动来估计相机的轨迹，并同时估计地图的三维结构。

无迹二重四元数滤波在立体视觉SLAM中有着许多优点。首先，它能够同时估计相机的旋转和平移，提高了位姿的准确性。其次，它能够通过使用四元数来表示姿态，减少了计算量。最后, 通过对滤波器进行适当的观测噪声建模和状态转移噪声建模，可以提高系统的鲁棒性和稳定性。

总而言之，基于无迹二重四元数滤波的立体视觉SLAM可以准确估计相机的位姿和三维地图，并在许多应用领域中有着广泛的应用。

相关问题

orbslam3 stereo

### ORB-SLAM3 立体配置与使用教程

ORB-SLAM3 是一种先进的视觉里程计和同步定位与建图 (SLAM) 系统，支持单目、双目以及 RGB-D 输入。对于立体相机设置，该系统能够提供高精度的姿态估计和地图构建。

#### 配置环境

为了运行 ORB-SLAM3 的立体模式，需先安装必要的依赖项并编译源码：

1. 安装 ROS 和其他依赖库。
2. 下载 ORB-SLAM3 源代码仓库。
3. 编辑 `CMakeLists.txt` 文件以启用立体功能选项。
4. 使用 CMake 工具进行项目构建。

git clone https://github.com/UZI- Robotics/ORB_SLAM3.git
cd ORB_SLAM3
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)

#### 准备摄像头参数文件

创建一个新的 YAML 文件来定义左摄像机和右摄像机的具体参数，包括焦距、主点偏移量以及其他校准系数等信息[^1]。

%YAML:1.0
Camera.fx: 718.856
Camera.fy: 718.856
Camera.cx: 607.1928
Camera.cy: 185.2157
...

#### 启动节点

通过命令行启动 ORB-SLAM3 节点，并指定使用的传感器类型为STEREO:

rosrun orbslam3 mono_stereo_vo __name:=StereoVO left_image_topic:=/stereo/left/image_raw right_image_topic:=/stereo/right/image_raw camera_settings_file:=path_to_your_yaml.yaml vocab_path:=Vocabulary/ORBvoc.txt settings_file:=Examples/Stereo/stereo_kitti.yaml

上述指令会加载预训练好的词典模型，并读取之前准备好的相机内参表单路径作为输入参数传递给程序实例化对象时调用。

#### 可视化工具集成

可以利用 RViz 来显示由 ORB-SLAM3 计算得到的地图特征点云数据和其他相关信息。这有助于直观理解算法的工作原理及其性能表现。

stereo 和dual channel

Stereo是指音频信号被分成左右两个独立的声道进行播放，通常用于音乐和电影等娱乐场合，以增强听觉效果和空间感。

Dual channel是指将音频信号分成两路进行传输或处理，例如在录音中使用立体声麦克风采集左右两个声道的声音信号，或者在音频处理中使用双声道处理器同时处理左右两个声道的信号。与Stereo不同的是，Dual channel并不一定要求进行独立的声道播放，可以是单声道或多声道的输出。