计算机视觉与深度学习 ｜ 视觉里程计（Visual Odometry, VO）学习思路总结 ...

视觉里程计（Visual Odometry, VO）学习思路总结

• 视觉里程计（VO）是通过摄像头捕捉的图像序列估计相机运动轨迹的技术，广泛应用于机器人、主动驾驶和加强实际等领域。以下是一个系统的学习路径，涵盖基础理论、核默算法、工具及实践建议：
  

<hr> 一、基础理论与数学预备

• 核心数学工具：
  
     
  
  • 线性代数：矩阵运算（旋转矩阵、变换矩阵）、奇异值分解（SVD）、最小二乘法。   
    
  • 几何学：欧氏变换（旋转、平移）、对极几何、单应矩阵。   
    
  • 优化方法：非线性最小二乘（如高斯-牛顿法、Levenberg-Marquardt算法）、Bundle Adjustment（BA）。   
    
  • 概率论：协方差矩阵、卡尔曼滤波（KF/EKF）、贝叶斯估计。  
    
    
  
• 计算机视觉基础：
  
     
  
  •   
    
  
  

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。