ORB-SLAM(五)优化

ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确。因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色。这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化。

ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html

一、为什么要优化

因为摄像机标定(camera calibration)和追踪(tracking)的精度不够。摄像机标定的误差会体现在重建中(比如三角法重建时),而追踪的误差则会体现在不同关键帧之间的位姿中,和重建中(单目)。误差的不断累积会导致后面帧的位姿离实际位姿越来越远,最终会限制系统整体的精度。

1.1 摄像机标定

单目SLAM文献中一般假设摄像机标定的结果是准确的,并不考虑这个因素带来的误差(大概因为很多时候跑标准的数据集,认为摄像机标定的误差是相似的)。然而对于一个产品,不同类型的传感器对应的标定误差并不相同,甚至有可能差异很大。因此,如果要评估整个系统的精度,这方面的误差必须要考虑进去。

1.2 追踪

无论在单目、双目还是RGBD中,追踪得到的位姿都是有误差的。单目SLAM中,如果两帧之间有足够的对应点,那么既可以直接得到两帧之间的位姿(像初始化中那样),也可以通过求解一个优化问题得到(如solvePnP)。由于单目中尺度的不确定性,还会引入尺度的误差。由于tracking得到的总是相对位姿,前面某一帧的误差会一直传递到后面去,导致tracking到最后位姿误差有可能非常大。为了提高tracking的精度,可以1. 在局部和全局优化位姿;2. 利用闭环检测(loop closure)来优化位姿。

二、如何优化

2.1 优化的目标函数在SLAM问题中,常见的几种约束条件为: 1. 三维点到二维特征的映射关系(通过投影矩阵);2. 位姿和位姿之间的变换关系(通过三维刚体变换);3. 二维特征到二维特征的匹配关系(通过F矩阵);5. 其它关系(比如单目中有相似变换关系)。如果我们能够知道其中的某些关系是准确的,那么可以在g2o中定义这样的关系及其对应的残差,通过不断迭代优化位姿来逐步减小残差和,从而达到优化位姿的目标。

2.2 局部优化

当新的关键帧加入到convisibility graph时,作者在关键帧附近进行一次局部优化,如下图所示。Pos3是新加入的关键帧,其初始估计位姿已经得到。此时,Pos2是和Pos3相连的关键帧,X2是Pos3看到的三维点,X1是Pos2看到的三维点,这些都属于局部信息,共同参与Bundle Adjustment。同时,Pos1也可以看到X1,但它和Pos3没有直接的联系,属于Pos3关联的局部信息,参与Bundle Adjustment,但取值保持不变。Pos0和X0不参与Bundle Adjustment。

因此,参与优化的是下图中红色椭圆圈出的部分,其中红色代表取值会被优化,灰色代表取值保持不变。(u,v)是X在Pos下的二维投影点,即X在Pos下的测量(measurement)。优化的目标是让投影误差最小。

2.3 全局优化

在全局优化中,所有的关键帧(除了第一帧)和三维点都参与优化。

2.4 闭环处的Sim3位姿优化

当检测到闭环时,闭环连接的两个关键帧的位姿需要通过Sim3优化(以使得其尺度一致)。优化求解两帧之间的相似变换矩阵,使得二维对应点(feature)的投影误差最小。

如下图所示,Pos6和Pos2为一个可能的闭环。通过$(u_{4,2},v_{4,2})$和$(u_{4,6},v_{4,6})$之间的投影误差来优化$S_{6,2}$。

2.5 Sim3上的位姿优化

单目SLAM一般都会发生尺度(scale)漂移,因此Sim3上的优化是必要的。相对于SE3,Sim3的自由度要多一个,而且优化的目标是矫正尺度因子,因此优化并没有加入更多的变量(如三维点)。

作者在检测到闭环时在Sim3上对所有的位姿进行一次优化。定义Sim3上的残差如下:

$e_{i,j}=log_{Sim3}(S_{ij}S_{jw}S_{iw}^{-1})$

其中$S_{iw}$的初值是尺度为1的Pos i相对于世界坐标系的变换矩阵。$S_{i,j}$为Pos i和Pos j之间的(Sim3优化之前的)相对位姿矩阵,表示$S_{iw}$和$S_{jw}$之间的测量(measurement)。此处相当于认为局部的相对位姿是准确的,而全局位姿有累计误差,是不准确的。

 三、小结

个人理解,单目SLAM中的优化需要更多技巧,要有明确的优化目标,要仔细权衡其中的参数选择、自由度、速度和稳定性。

 

该系列的其它文章:

ORB-SLAM(一)简介

ORB-SLAM(二)性能

ORB-SLAM(三)初始化

ORB-SLAM(四)追踪

ORB-SLAM(六)回环检测

 

posted @ 2016-05-29 22:44  路游侠  阅读(22969)  评论(10编辑  收藏  举报