单目视觉测程与KITTI数据集 Monocular Visual Odometry master

资 源 简 介

单目视觉测程与KITTI数据集 Monocular Visual Odometry master

详 情 说 明

单目视觉测程（Monocular Visual Odometry）是一种仅使用单个摄像头进行连续位姿估计的技术。相比需要昂贵传感器的传统方法，它具有硬件成本低、易于部署的优势。

该技术主要包含三个核心环节：首先通过特征检测算法（如SIFT或ORB）识别图像中的关键点；接着提取这些关键点的描述子用于表征特征；最后基于描述子进行连续帧间的特征匹配，通过匹配点对计算相机的运动变换。整个过程在MATLAB中构建了完整的处理流水线。

KITTI数据集作为自动驾驶领域的基准数据集，提供了真实场景的连续图像序列和对应的传感器真值，非常适合验证单目视觉测程算法的精度。通过在该数据集上的测试，可以分析特征匹配的稳定性、位姿估计的累积误差等关键指标，这对算法优化具有重要意义。

值得注意的是，单目方案存在尺度不确定性的固有局限，通常需要结合其他传感器或运动假设来修正尺度漂移问题。该实现为后续融合多传感器或引入深度学习特征提供了可扩展的基础框架。