matlab的slam代码-LPVO:ICRA2018论文的示例代码：“通过解耦旋转和平移运动在结构化环境中的低漂移视觉里程计”

matlab的slam代码基于线和平面的视觉里程计 (LPVO) 该软件包提供了 ICRA 2018 论文的 MATLAB 实现：“通过解耦旋转和平移运动在结构化环境中的低漂移视觉里程计”，仅用于研究和学习。 请注意，此存储库仅包含简化的建议视觉里程计示例代码，以了解 LPVO 在结构化环境中的工作方式。 1. 目标 我们的目标是估计 6-DoF 相机相对于室内结构化环境的运动。 LPVO 联合利用线和平面基元来识别正交结构环境的空间规律。 同时使用 RGB 图像中的线条和深度图像中的表面法线来准确、稳定地感知环境规律。 LPVO 可以跟踪无漂移的旋转运动，同时至少可以看到一个平面和一对平行于曼哈顿世界 (MW) 轴的线。 给定绝对相机方向，我们恢复了最佳平移运动，从而最大限度地减少了反旋转重投影误差。 2. 先决条件 该软件包在 MATLAB R2019b 上在 Windows 7 64 位上进行了测试。 这个包依赖于关键点处理、KLT 跟踪和翻译估计的库。 如果没有在 MATLAB 环境中安装 mexopencv，此包中的 cv.* 函数将无法运行。 请先构建您的操作系统，然后运行