计算机视觉SLAM与摄影测量BA算法原理对比与精度计算

本文主要探讨了从计算机视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）和摄影测量两个维度进行Bundle Adjustment (BA) 算法的原理推导。首先，摄影测量中的共线条件方程被提及，这是BA算法的核心，用于解决多视图几何问题，尤其是在三维重建和姿态估计中。摄影测量利用共线条件方程的非线性特性进行雅可比矩阵的计算，而SLAM中的雅可比计算则基于李群理论，通过线性化过程得到相似的结果。 在SLAM中，重投影误差是BA的基础，它衡量了相机运动模型预测的观测点位置与实际观测之间的差异。BA算法通常涉及到相机内参数、3D点坐标和可能的畸变系数等变量的优化。文章列举了不同的BA场景，包括： 1. 只优化3D点和相机内参及畸变系数：在这种情况下，pose（位姿）被视为常数，仅调整其他参数。 2. 经典BA：所有变量，包括pose、3D点和相机参数，都参与优化。 3. 部分pose优化：例如只优化旋转（忽略平移），这在某些场景下可以简化计算。 4. 加入GPS约束：将外部定位信息引入，提高全局定位的精度。 5. 加入marker约束：利用标记物来增强结构化SLAM的性能。 6. 无GPS/GCP约束下的scale约束：在现实场景中，可能需要考虑物体尺度信息作为额外约束。 文章强调了精度评定的重要性，通过协方差矩阵来衡量优化后的不确定性，这有助于评估算法的稳定性和可靠性。此外，还讨论了BA算法优化后，位姿增量变化在图像上的几何含义，这对于理解算法的实际效果至关重要。 作者推荐观看其“视觉三维重建的关键技术与实现 - colmap代码解析”课程视频，该课程详细介绍了BA算法的具体实现方法和技术细节。整个讲解深入浅出，既结合了理论推导，又提供了实用的代码示例，对理解和应用BA算法具有很高的价值。