开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

计算到相机空间的gl_FragDepth

是OpenGL中的一个内置变量，用于在片段着色器中计算片段的深度值。gl_FragDepth的值决定了片段在深度缓冲中的存储位置，从而影响了片段的可见性和深度测试的结果。

gl_FragDepth的值通常是通过对片段的深度值进行变换和映射得到的。在顶点着色器中，通过将顶点的世界坐标转换为相机空间坐标，并将其传递给片段着色器。在片段着色器中，可以使用相机空间坐标来计算片段的深度值，并将其赋值给gl_FragDepth。

gl_FragDepth的值范围在0.0到1.0之间，其中0.0表示最近的可见深度，1.0表示最远的可见深度。通常情况下，深度值是线性插值的，即深度值与片段在三维空间中的位置成正比。

gl_FragDepth在渲染中起到重要作用，它可以用于实现深度测试、深度写入和阴影效果等。通过对gl_FragDepth进行精确控制，可以实现更加真实和逼真的渲染效果。

腾讯云提供了一系列与计算和图形渲染相关的产品和服务，例如云服务器、GPU云服务器、容器服务、图形引擎服务等。这些产品和服务可以帮助开发者在云端进行计算和图形渲染任务，提供高性能和可扩展的计算资源，满足各种应用场景的需求。

以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：提供可弹性伸缩的云服务器实例，适用于各种计算任务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
GPU云服务器（GPU Cloud Server）：提供配备强大GPU加速器的云服务器实例，适用于图形渲染、深度学习等计算密集型任务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/gpu
容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）：提供基于Kubernetes的容器管理服务，方便部署和管理容器化应用。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tke
图形引擎服务（Tencent Game Multimedia Engine，GME）：提供高性能的图形渲染和多媒体处理能力，适用于游戏开发和多媒体应用。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/gme

通过使用腾讯云的计算和图形渲染相关产品，开发者可以快速构建和部署各种计算任务和图形应用，提高开发效率和用户体验。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于双目事件相机的视觉里程计

论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「双目事件相机」，即可直接下载。 "Event-based Stereo Visual Odometry" 是港科大沈劭劼老师组的一篇新工作。...提出一种新的基于优化的方法来实现逆深度的估计，基于 event 的 spatio-temporal 一致性。...基于估计出的逆深度的概率分布，提出一种 fusion 的方式，来提升三维重建的密度和精度。通过 3D-2D 进行 registration 来进行 tracking。...Inverse Depth Estimation for an Event 首先，如何对一个 Event 进行深度估计的几何示意图：构造一个 objective function（基于一个event在两个相机中触发时的时间一致性...有了概率分布，就可以进行两个之间的 fusion 了。见论文公式12a-12d。有了以上的基础，为了得到更为稠密的地图，将多个已估计出逆深度的 TS 进行 fusion 的操作。

7231 0

Ctrl-VIO：基于连续时间的卷帘相机视觉惯性里程计方案

摘要视觉惯性里程计（VIO）可以估计有尺度的6自由度相机位姿，其中，相机可以根据快门的不同分为全局相机（global shutter）和卷帘相机（rolling shutter）。...与全局相机相比，卷帘相机通常成本较低，已广泛应用于智能手机等消费级电子产品。然而与全局相机同时曝光所有像素所不同，卷帘相机的像素是逐行曝光的，且相邻行的曝光时间戳相差一个参数，即line delay。...主要贡献由于卷帘相机的像素是逐行曝光的，因此不同行像素对应着不同的相机位姿。理论上，应对每行像素对应的相机位姿进行估计，但这会造成很大的计算量。...IMU在世界坐标系中的连续时间轨迹可以表达为：通过相机和IMU间的外参，可以得到相机在世界坐标系中的连续时间轨迹。...A.精度对比 TUM-RSVI是一个真实世界中的手持数据集，包含一个20Hz的全局相机、一个20Hz的卷帘相机和一个200Hz的IMU。

7761 0

Ground-VIO：在线标定相机-地面参数的单目视觉惯性里程计

在提出的Ground-VIO中，将相机-地面几何参数的在线估计引入到单目VIO中，这不仅可以改善里程计性能，还可以提供一种IPM的自动校准方法。...如图3所示，里程计系统需要通过跟踪地标f来估计行驶距离dij，假设已知C-G参数并导致了一个全面的相机高度h-^，可以得到行驶距离dij的估计值。...在我们的实现中，主要关注车载相机前方的矩形区域（距离车辆15米范围内，宽度为±3米，空间分辨率为0.015米），这有利于在车辆运行期间对地面特征进行多帧跟踪，并保证良好的跟踪精度。...总结本文提出了Ground-VIO，它将相机-地面几何引入到单目VIO中，以改善里程计性能，该方法在C-G参数未知或预先校准的情况下都能良好运作，在车辆场景中实现了与现有先进双目VIO甚至更好的里程计准确性...资源自动驾驶及定位相关分享【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法自动驾驶中基于光流的运动物体检测基于语义分割的相机外参标定综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

7342 0

P2O-Calib: 利用点云空间的遮挡关系的相机-LiDAR标定

目前的无目标方法在不同环境中存在特征不确定性和特征不匹配的问题。为了缓解这些限制，我们提出了一种基于在3D空间中使用遮挡关系进行的2D-3D边缘点提取的新型无目标标定方法。...对于在摄像机图像上进行特征提取，我们先前的工作[15]引入了像素对遮挡关系的概念，并允许我们提取带有空间遮挡信息的图像边缘点。...资源自动驾驶及定位相关分享【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法自动驾驶中基于光流的运动物体检测基于语义分割的相机外参标定综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍...、定位和建图的框架动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集...ROS2入门之基本介绍固态激光雷达和相机系统的自动标定激光雷达+GPS+IMU+轮速计的传感器融合定位方案基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测

4202 1

LIC-Fusion 2.0：基于滑动窗口法平面特征跟踪的激光雷达惯性相机里程计

摘要来自商用惯性、视觉和激光雷达传感器的多模态测量的多传感器融合提供了鲁棒和精确的6自由度姿态估计,在机器人学和其他领域具有巨大的潜力.在本文中,基于我们以前的工作(即LIC-Fusion),我们开发了一个基于滑动窗口滤波器的激光雷达惯性相机里程计...我们对具有平面特征的激光雷达-惯性-相机系统进行了深入的可观测性分析,并确定了导致系统具有额外不可观测方向的退化情况....真实世界的实验结果我们进一步验证了所提出的LIC-Fusion2.0.使用我们的多传感器平台,平台由Velodyne VLP16、Xsens IMU和全局快门单目相机组成(见图4).所有传感器异步发布...,所有时间偏移以零为初始猜测值在线估计.图像处理模块是基于我们以前的工作OpenVINS,而激光雷达处理模块是在这项工作中提出的.请注意,IMU作为基础传感器是必要的,激光雷达和相机可以在不影响性能的情况下打开....在Seq 1中,当我们在光线不好的情况下上楼时,由于相机曝光变化巨大,基于相机的OpenVINS无法跟踪视觉特征.我们的子系统在Seq 3和Seq 6上有较大的漂移,其中传感器套件穿过只有平行平面观察到的长走廊

8873 0

针对自主泊车的多相机视觉惯导同时定位与建图方案

图4展示了使用提出的基于单应性矩阵的方法对Ford数据集进行的多个自由空间重建结果。这些地图是使用Kimera-VIO的4个相机和外部里程计获得的姿态生成的。...图4：在几个Ford数据集上，通过提出的自由空间见图方法生成的3D重建结果。所有四个相机都用于重建，并且Kimera的视觉惯导里程计使用了所有四个相机和外部里程计。...此外，还修改了Kimera-Semantics，以实现用于自主泊车应用的高效自由空间映射，该方法适用于具有非重叠视场的相机，并且不需要进行深度估计的学习。...多相机系统的真实世界结果还有改进的空间，特别是在外参标定方面，后端因子图中的自动标定可能可以缓解其中的一些问题。更多详细内容后台发送“知识星球”加入知识星球查看原文。...资源自动驾驶及定位相关分享【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法自动驾驶中基于光流的运动物体检测基于语义分割的相机外参标定综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

5423 0

经典视觉SLAM框架

视觉里程计的任务是估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前端（Front End）。后端优化（Optimization）。...这里您只需对各模块有一个直观的、定性的理解即可。视觉里程计视觉里程计关心的是相邻图像之间的相机运动，最简单的情况当然是两张图像之间的运动关系。...而在视觉SLAM中，我们只能看到一个个像素，知道它们是某些空间点在相机的成像平面上投影的结果。所以，为了定量地估计相机运动，必须先了解相机与空间点的几何关系。...另一方面，我们根据每个时刻的相机位置，计算出各像素对应的空间点的位置，就得到了地图。这么说来，有了VO，是不是就解决了SLAM问题呢？视觉里程计确实是SLAM的关键，我们也会花大量的篇幅来介绍它。...而对于一个相机，它有6自由度的运动，我们至少需要一张三维的地图。有些时候，我们想要一个漂亮的重建结果，不仅是一组空间点，还需要带纹理的三角面片。

1.3K1 0

ICRA 2021| 聚焦距离的Camera-IMU-UWB融合定位方法

近年来，由于相机和 IMU 传感器的互补性，视觉惯性里程计 (VIO) 或VI-SLAM 是用于此目的的流行方法。...此外，它们需要设置多个已知的 UWB 锚点以进行基于距离的定位，这可能成本高昂，并且会限制在许多空间受限的场景（例如室内、隧道、走廊等）中的适用性。...第四部分从处理 UWB 测量的所谓“以距离为中心”的观点开始，然后将其用于 UWB 锚定定位和用于里程计的相机-IMU-UWB 传感器的紧耦合融合这两个任务。...在这项工作中，我们探索了相机 IMU 和 UWB 的组合，在未知位置只有一个锚点。这种设置将结合使用 VIO 方案进行准确的短期里程计和最灵活的 UWB 锚点配置的好处。...然而，由于多种原因，这种系统不太可能在实践中工作： VIO 的滑动窗口被设计为在短时间内包含数据，这不利于 UWB 锚点定位任务，该任务强烈依赖于 3D 中的空间多样化位置数据。

1.9K5 0

深度相机如何标定？（代码开源）

主要贡献本文的主要贡献如下：一个通用的、可实现的测量误差模型，该模型以统一的方式很好地描述了不同深度传感器类型的误差。一种空间和参数不畸变图像，以紧凑有效的方式模拟结构光深度传感器的畸变模型。...资源自动驾驶及定位相关分享【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法自动驾驶中基于光流的运动物体检测基于语义分割的相机外参标定综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍...高速场景下自动驾驶车辆定位方法综述 Patchwork++：基于点云的快速、稳健的地面分割方法 PaGO-LOAM:基于地面优化的激光雷达里程计多模态路沿检测与滤波方法多个激光雷达同时校准...、定位和建图的框架动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集...ROS2入门之基本介绍固态激光雷达和相机系统的自动标定激光雷达+GPS+IMU+轮速计的传感器融合定位方案基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测

7002 0

用于自动泊车的鸟瞰图的边缘线的语义SLAM系统

相关工作 A.多相机系统的视觉SLAM 增加视觉SLAM系统中的相机数量可以显著提高系统的准确性和鲁棒性，因此，越来越多最先进的视觉SLAM框架，如SVO、VINS Fusion和OpenVINS等方案均支持多相机配置...，不同的相机型号和不同的相机设置已被广泛研究。...最近，Kuo等人重新设计了适用于任意多相机系统的视觉SLAM框架，该框架可以适应各种摄像机配置。...，用于相对姿势估计，通过记录轨迹和姿势图优化，可以导出全局边缘点云图以及占用栅格地图里程计：根据车轮里程计的初始变换，通过语义点云配准来估计局部地图中的当前姿势，每个帧的姿态进一步累积，以生成全局地图中的车辆轨迹...语义里程计和建图在分割鸟瞰图边缘后，我们可以使用校准的比例因子将其转换为欧氏空间中的点云，利用这种具有两类边缘的混合点云，可以建立语义SLAM系统。

9372 0

基于道路标线的城市环境单目定位

，具体来说是使用倒角匹配将从图像中检测到的道路标记边界配准到轻型3D地图上，其中道路标记表示为一组稀疏点，仅通过匹配道路几何图形，我们的光度匹配算法的鲁棒性将进一步提高，此外，还考虑了车辆里程计和极线几何约束...(b）通过优化获得的相机位姿，将点云（红点）投影到相机视图中。...6自由度相机姿态的方法，给定一幅图像，该系统检测道路标线的边缘，并计算检测到的边缘与图像空间中投影的道路标线点之间的倒角距离，然后，提出了一个非线性优化问题来估计摄像机的姿态，该公式包含倒角距离、车辆里程计和极线约束的信息...C 特征匹配根据里程计信息，我们可以在时间k预测相机的姿势p0k，然后将道路标记点投影到图像空间，为了评估投影点与检测到的特征的匹配程度，使用了倒角匹配，该匹配基本上将每个投影点与最近的边缘像素相关联...我们进一步考虑了车辆里程计和极线几何约束，并制定了一个非线性优化问题，以获得6自由度相机姿态。

8561 0

基于自运动中准确估计地平面法向量方法

例如一些基于BEV的算法应用逆透视映射（IPM）与从图像平面到地平面的外参数，从而将像素从图像空间映射到BEV空间。然而，在实时环境中准确地估计地平面法线是具有挑战性的，特别是在单目设置中。...在实践中，即使路面看起来是平坦的，当车辆移动时，法线矢量也会轻微波动。例如，一辆四轮轿车沿着一条笔直的街道行驶，顶部安装有一个面向前方的摄像头。相机的俯仰角（相对于地面）通常以约1度的幅度波动。...尽管这种动态在图像空间中几乎不反映出来，但在使用具有固定外参数的IPM进行图像投影后，可以在BEV空间中轻松观察到这种动态（见图2a和补充视频以获得更好的可视化效果）。图1....（b）使用从相机到地面的固定外参的透视映变换图像。（c）使用我们提出的方法计算的动态外参的透视变换图像。可以清楚地观察到图（c）中的图像更为准确。...因此，将地面法线转化为消失线（在原始图像空间中）也可以为我们提出的方法提供令人信服的可视化。图8. 使用所提方法计算的法线向量的俯仰角图。底部图显示了来自橙色框内50帧的详细信息。

3391 0

MSCKF理论推导与代码解析

MSCKF设定了两个状态向量：IMU的状态向量和相机的状态向量。IMU的状态向量为： ? 其中，和分别是陀螺仪和加速度计的偏置，其导数服从高斯白噪声分布。...量测模型中，根据失去跟踪的特征点建立残差方程： ? 通过平价空间法将投影至的左零空间，使得: ? ?...imu速度，设定了速度协方差、陀螺仪偏置协方差、加速度计偏置协方差、以及外参旋转协方差和外参平移协方差，同时，还定义了整个系统状态协方差的初始化，以及坐标系之间的转换关系。...进入createRosIO(),创建里程计，进行位姿解算。...设定为观测到特征点的相机个数，维数为，其左零空间的维数为，因此是的向量。

1.8K1 0

MSCKF理论推导与代码解析

MSCKF设定了两个状态向量：IMU的状态向量和相机的状态向量。IMU的状态向量为： ? 其中，和分别是陀螺仪和加速度计的偏置，其导数服从高斯白噪声分布。...量测模型中，根据失去跟踪的特征点建立残差方程： ? 通过平价空间法将投影至的左零空间，使得: ? ?...imu速度，设定了速度协方差、陀螺仪偏置协方差、加速度计偏置协方差、以及外参旋转协方差和外参平移协方差，同时，还定义了整个系统状态协方差的初始化，以及坐标系之间的转换关系。...进入createRosIO(),创建里程计，进行位姿解算。...设定为观测到特征点的相机个数，维数为，其左零空间的维数为，因此是的向量。

1.7K3 1

最新综述 | 基于深度学习的SLAM方法：面向空间机器智能时代

同样，新兴的增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术将网络空间和现实空间交织在了一起，机器感知能力是人机无缝交互的基础。...这样的研究在我们的工作中称为“空间机器智能系统(SMIS)”，或者最近在[8]中被称为空间Al。...图3显示了基于深度学习的集成定位和建图系统的概念图，以及这些组件之间的关系。在下面的部分中，我们将详细讨论这些组件。 3.里程计估计我们从里程计估算开始，它可以连续跟踪相机的运动并输出相对位姿。...3.1.视觉里程计视觉里程计(VO)可以估计相机的自运动，并将图像间的相对运动整合到全局位姿中。...Model: VO、VIO、LO分别代表视觉里程计、视觉惯导里程计和激光雷达里程计。 Sensor: MC、SC、I、L分别代表单目相机、双目摄像机、惯性测量单元、激光雷达。

2.3K2 1

【SLAM】视觉SLAM：一直在入门，从未到精通

首先通过传感器（这里利用的是相机）获取环境中的数据信息，也就是一帧一帧的图像，在前端视觉里程计中通过这些图像信息计算出相机的位置（准确来说是位姿，后面会细说）。...接下来就来详细说说其中每一个模块都是怎么操作的。 4 前端视觉里程计视觉里程计的英文名称是Visual Odometry，简称VO，主要是研究怎么通过相邻两帧图像计算两帧之间相机的运动。...世界坐标系比较好理解，就是我们身处的整个三维空间的坐标系，坐标原点由我们自己定，可以是某一张桌子的边角，也可以是相机第一时刻的位置。相机坐标系是以相机光心为坐标原点，光轴为z轴的坐标系。...但是在构建地图的时候我们得知道这个像素（特征点）在整个三维空间中的哪个位置呀，也就是相机坐标系中的坐标怎么转化到世界坐标系下。这就涉及到了三维空间刚体运动中坐标系的变换。直接上图就晓得了。...5 后端优化视觉里程计讲得很多了，但是从视觉里程计中计算得到的相机位姿会有一定的误差，一次两次还好，一旦多了累积误差可是很严重的。这时就需要后端对前端的结果进行优化，从而得到最优的位姿。

1.8K2 0

视觉SLAM技术简述，一文了解视觉SLAM「建议收藏」

RGBD相机是2010年左右新兴的一种相机，它最大的特点是可以通过红外结构光或Time-of-Flight原理，直接测出图像中各像素离相机的距离。...视觉SLAM框架解读一般的视觉SLAM系统分为五个模块：传感器数据、视觉里程计、后端、建图、回环检测。 1.传感器数据在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。...如果在机器人中，还可能有码盘，惯性传感器等信息的读取和同步。 2.视觉里程计视觉里程计（VO）也称前端。它根据相邻图像的信息，估计出粗略的相机运动，给后端提供较好的初始值。...VO 的实现方法，按是否需要提取特征，分为特征点法的前端以及不提特征的直接法前端。基于特征点法的前端，长久以来（直到现在）被认为是视觉里程计的主流方法。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.1K3 0

详解多旋翼飞行器无人机的传感器技术

飞行器的状态客机、多旋翼飞行器等很多载人不载人的飞行器要想稳定飞行，首先最基础的问题是确定自己在空间中的位置和相关的状态。测量这些状态，就需要各种不同的传感器。...地磁指南针能够指南指北是因为地球表面空间中有看不见的横贯南北的地磁线，地磁指南针可以测量出穿过自身的地磁强度，从而指出当前自身相对于地磁线的偏转。...视觉里程计有几个不同层次的难度，最简单的是两个相机构成的双目立体视觉系统加惯性测量元件，最难的是一个相机构成的单目视觉系统加惯性测量元件。...精灵4的传感器方案大疆在精灵4上实现了双目立体视觉系统加惯性测量元件构成的视觉里程计，飞机上装了两套双目立体视觉系统，一套向前看，一套向下看，一共是四个相机。...智能导航技术极大拓展了飞行器可以活动的空间，当有GPS的时候，系统可以通过GPS为主进行十五个状态量的测量，视觉里程计依然可以继续运作，提供额外的速度和位置的测量值进一步提高精度；GPS信号不好的时候，

2.3K7 1

Light-LOAM: 基于图匹配的轻量级激光雷达里程计和地图构建

传统的基于LiDAR的SLAM系统中，如LOAM、FLOAM、LEGO-LOAM，通常将感知空间分为几个子区域。从每个子区域中选择具有最高或最低平滑度属性的特征候选点，用于后续特征匹配。...一致性的激光雷达里程计在激光雷达SLAM系统中，里程计对通过扫描帧到扫描帧的点云匹配来优化初始位姿至关重要。里程计模块通常提供高频但略显不精确的姿态估计，作为建图模块的初始输入。...资源自动驾驶及定位相关分享【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法自动驾驶中基于光流的运动物体检测基于语义分割的相机外参标定综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍...、定位和建图的框架动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集...ROS2入门之基本介绍固态激光雷达和相机系统的自动标定激光雷达+GPS+IMU+轮速计的传感器融合定位方案基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测

5933 0

基于深度学习的视觉里程计算法

基于深度学习的视觉里程计算法介绍近年来,视觉里程计广泛应用于机器人和自动驾驶等领域,传统方法求解视觉里程计需基于特征提取、特征匹配和相机校准等复杂过程,同时各个模块之间要耦合在一起才能达到较好的效果...实验结果表明,所提算法可以实时地估计相机里程计,并具有较高的精度和稳定性以及较低的网络复杂度。关键词机器视觉;深度学习;视觉里程计;注意力机制;多任务学习。...视觉里程计(VO)算法是通过视觉技术来获取相机位姿,而SLAM 的思想是构建整个环境的地图,但 VO 算法对于位姿的估计精度直接影响最终地图的构建效果。...将注意力机制与所提的 CNN 结合,并在卷积运算的基础上融合注意力机制,使网络能够自主地关注具有信息量的特征以及特征区域,并且可以学习不同通道以及空间特征图之间的相互关联性,从而在不增加太多网络复杂度的同时可以使神经网络输出的相机位姿更准确...法的设计。

1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭