浙江大学章国锋教授讲解运动恢复与视觉SLAM在环境感知中的应用

本资源是关于CSIG讲习班的一份深入讨论，主题是"运动恢复结构与视觉SLAM"，由浙江大学CAD&CG国家重点实验室的章国锋教授主讲。课程内容涵盖了计算机视觉中的关键领域，特别是在未知环境中实现高效环境感知和实时定位。 视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种重要的技术，它允许机器人或无人机在未知环境中通过摄像头进行导航并创建地图。在这个讲习班中，学习者将探索如何利用视觉信息进行高效的运动恢复，即从连续的视觉数据中恢复和重构物体的三维结构，包括时空一致性深度恢复和重建。 课程涉及的核心概念包括： 1. **针孔相机模型**：这是描述摄像头投影几何的基础，通过齐次坐标表示，投影方程阐述了图像点在物理空间的位置和像素位置之间的关系。经典参考书目《Multiple View Geometry in Computer Vision》（Richard Hartley和Andrew Zisserman著）提供了深入的理论基础。 2. **主点偏移**：在针孔相机模型中，主点是图像中心对应于物理空间原点的光学中心，主点的偏移会影响图像的几何特性。 3. **相机外部参数**：这些参数描述了相机的旋转和平移，包括矩阵K，表示相机内参数（如焦距、光心位置等），以及旋转矩阵R和平移向量t。 4. **透视相机模型**：这是一种更常见的相机模型，它考虑了图像的透视效应，其中包含了焦距、视场角和光心参数。 通过多视频数据和实时视频处理，课程还涉及相机参数估计、移动定位以及虚实融合引擎的开发，这些都是现代视觉SLAM系统不可或缺的技术。此外，课程还会探讨如何利用这些理论解决实际问题，例如在三维空间中实现精确的定位和导航。 这个CSIG讲习班为学生和研究人员提供了一个深入了解运动恢复结构与视觉SLAM技术的平台，涵盖了理论知识和实践应用的结合，是计算机视觉领域的宝贵资源。