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发布时间：2024-10-01 12:54
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时间：2024-12-13 19:38
本文将详细解析如何利用双目相机通过elas包计算出稠密的3D点云，主要以KITTI数据集和ZED相机为例。在机器人导航中，稠密的深度图对于生成室内和室外环境的3D地图至关重要。室内环境中，通常使用RGB-D相机，而室外则更倾向于双目相机，因其无尺度问题。
双目立体匹配涉及到基线、极点、极线和极平面等概念。计算深度主要分为三个步骤：图像矫正和视差计算。首先，需要对图像进行去畸变校准和立体匹配，以确保左右图像在同一平面上。
图像矫正包括内参数校准（如焦距和相机中心）和外参数校准（如基线、R矩阵和投影矩阵）。内参数校准通常通过ROS包实现，外参数校准通过输入棋盘格尺寸完成。
视差计算是通过比较左、右目图像中像素坐标差异得出，深度与视差之间存在直接关系。双目匹配技术可以生成3D点云，ROS包如stereo_image_proc和ELAS提供稠密深度计算。
ELAS算法是一种高效的立体匹配方法，通过梯度图像匹配和Delaunay三角剖分构建密集匹配模型。在GitHub上获取并编译ela_ros包，通过特定数据集（如rotating_detergent_1_6.bag）和launch文件启动，即可在RVIZ中看到视差图和点云图。
使用KITTI数据集时，需要将其转换为rosbag格式，可以参考相关博客。同时，需要注意在launch文件中添加双目基线信息，并可能需要对图像进行预处理，如立体矫正。
通过kitti.launch启动elas_ros，将实时构建双目点云，适合于关键帧建图。
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