之前博客《ROS仿真笔记之——基于gazebo的event camera仿真(dvs gazebo)》介绍了DVS的gazebo仿真。博客《ROS学习笔记之——ESVO复现及DAVIS346测试》介绍了ESVO以及事件相机的驱动。本博文介绍一下EVO。

首先看看其framework

 

其框架分为tracking与mapping。

Tracking是基于环境半稠密的3D map来估算事件相机的6 DoF。通过image-to-model alignment。同样需要将event stream累积成为edge map。通过光流来计算增量位姿。

而mapping部分则是基于pose通过event数据流构成的。

两个模块平行进行。分别基于各自的output，算是比较传统的SLAM framework。但是缺点就是需要进行3D reconstruction才可以实现。

参考资料：

https://github.com/uzh-rpg/rpg_dvs_evo_open

https://github.com/uzh-rpg/rpg_emvs