Visual SLAM(単眼カメラ)

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ST
ST 2020-8-12
评论： Kenta 2020-8-18
Visual SLAMについての知識はまださほどない状態です．
こちらのサイト(https://qiita.com/tohruk/items/43667dbd327c3d3a5b95)にORB-SLAMを用いて動画からカメラ軌跡と点群マップの推定を行うMATLABの例が紹介されており，ひとまず実行してみたのですがいくつかエラーが出てしまい，順に解決していったものの，下記の箇所が解決できずにいる状態です．
関数 'range' の呼び出し内に、不足している引数または正しくない引数データ型がないかを確認してください。
エラー: helperCheckLoopClosure (line 53)
range(loopKeyFrameIds(1:minNumCandidates)) <= maxRange
エラー: vs (line 316)
[isDetected, validLoopCandidates] = helperCheckLoopClosure(vSetKeyFrames, currKeyFrameId, ...
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ST
ST 2020-8-15
ご回答ありがとうございます．
Kentaさんが仰る通り，補助関数helpeerCheckLoopClosureでエラーを返しています．
補助関数helpeerCheckLoopClosureの中身とエラーの位置は以下の通りです．
エラーは少しわかりにくいのですが，下から7行目の箇所です．
こういった場合，補助関数の方に問題があるのでしょうか．
もしくは，掲載されていた方に修正が必要なのでしょうか．
一度に多くの質問をしてしまい，すみません．
function [isDetected, loopKeyFrameIds] = helperCheckLoopClosure(vSetKeyFrames, ...
currKeyframeId, imageDatabase, currImg, imageDatabaseViewIds)
%helperCheckLoopClosure detect loop candidates key frames by retrieving
% visually similar images from the feature database.
%
% This is an example helper function that is subject to change or removal
% in future releases.
% Copyright 2019 The MathWorks, Inc.
% Retrieve all the visually similar key frames
[candidateIds, similarityscores] = retrieveImages(currImg, imageDatabase);
% Compute similarity between the current key frame and its strongly-connected
% key frames. The minimum similarity score is used as a baseline to find
% loop candidate key frames, which are visually similar to but not connected
% to the current key frame
covisViews = connectedViews(vSetKeyFrames, currKeyframeId);
covisViewsIds = covisViews.ViewId;
isStrong = helperSelectStrongConnections(vSetKeyFrames.Connections, ...
covisViewsIds, currKeyframeId, 50);
strongCovisViewIds = covisViewsIds(isStrong);
[~, viewIds] = intersect(imageDatabaseViewIds, strongCovisViewIds, 'stable');
% Retrieve the top 10 similar connected key frames
[~,~,scores] = evaluateImageRetrieval(currImg, imageDatabase, viewIds, 'NumResults', 10);
minScore = min(scores);
% Convert from ImageID in ImageDatabase to ViewId in imageviewset
candidateViewIds = imageDatabaseViewIds(candidateIds);
[loopKeyFrameIds,ia] = setdiff(candidateViewIds, covisViewsIds, 'stable');
% Scores of non-connected key frames
candidateScores = similarityscores(ia); % Descending
if ~isempty(ia)
bestScore = candidateScores(1);
% Score must be higher than the 75% of the best score
isValid = candidateScores > max(bestScore*0.75, minScore);
loopKeyFrameIds = loopKeyFrameIds(isValid);
else
loopKeyFrameIds = [];
end
% Loop candidates need to be consecutively detected
minNumCandidates = 3; % At least 3 candidates are found
maxRange = 10;
if size(loopKeyFrameIds,1) >= minNumCandidates && ...
range(loopKeyFrameIds(1:minNumCandidates)) <= maxRange　%%%%%%%この行でエラーが発生%%%%%%%
loopKeyFrameIds = loopKeyFrameIds(1:minNumCandidates);
isDetected = true;
else
isDetected = false;
end
end
Kenta
Kenta 2020-8-15
编辑：Kenta 2020-8-15
こんにちは、詳細を教えていただき、ありがとうございます。
「こういった場合，補助関数の方に問題があるのでしょうか．
もしくは，掲載されていた方に修正が必要なのでしょうか．」
とのことですが、掲載されてた方のバージョンや環境では正しく動いていて、そこでは正しくコーディングなどがされていたのだと思います。
ただ、この例は複雑なので、今はどこかで予期せぬエラーが起きているのだと思います。
https://jp.mathworks.com/help/vision/examples/monocular-visual-simultaneous-localization-and-mapping.html
こちらのドキュメントがお試しになっている例の公式なページと思うのですが、こちらをお試しになりましたか？もしかしたらこちらでやってみるとうまくいくかもしれません。

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Kenta
Kenta 2020-8-15
KOUさん、コメントのほうありがとうございます。
https://raw.githubusercontent.com/mathworks/MATLAB-IPCV-Eval-Kit-JP/master/demo_files/I4_09_7_ORB_SLAM.m
こちらにある質問文中のURLの記事の作者様のファイルをそのまま保存し、実行してみてください。
コメントのほうで私が「normalize関数が入っている気がするのでしょうが」と言ってしまったのですが、
range関数の間違いです、失礼しました。range関数のエラーはもしかしたらstatistics and machine learning toolboxが
入っていないからではないでしょうか？もしそれが入っておらず、かつ手軽にインストールできる状態であればアドオンから入れてみてください。もし、ない場合はnormalize関数などで書き換えることができます。
また、normalizeを使わずとも今回の用法であれば自分で書くこともできます。
ひとまず、statistics and machine learning toolboxが手軽に入手可能な環境にあれば、そちらで試していただけると幸いです。
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ST
ST 2020-8-17
何度もコメントいただきありがとうございます．
わからないことだらけで，一度に多くのことをお尋ねしてしまいすみません．
私の認識があっているのか不安なのですが，
range(loopKeyFrameIds(1:minNumCandidates)) <= maxRange
は、loopKeyFrameIds(1)とloopKeyFrameIds(minNumCandidates)の範囲(値の大きさの違い)ということで大丈夫でしょうか．
normalizeでの書き換えがわからなかったため
(loopKeyFrameIds(minNumCandidates)-loopKeyFrameIds(1)) <= maxRange
としてしまったのですが…
再ダウンロードの箇所ですが，書き換えた場合と再ダウンロードした場合での結果が異なっていました．
もう一度こちらの(https://qiita.com/tohruk/items/43667dbd327c3d3a5b95)ものをペーストして実行したところ，先ほどの結果よりもかなり良いものが出ました．
(とても近い結果にはなったのですが，同じにはなっておりません…)
こちらのサイトのものではrng(123)となっていますが，私はrng(114)で最も近い結果が出ました．
やはりバージョンや環境によるものなのでしょうか．
以下が現在のバージョンです．
MATLAB バージョン: 9.8.0.1417392 (R2020a) Update 4
オペレーティング システム: Mac OS X Version: 10.15.6 Build: 19G73
Java バージョン: Java 1.8.0_202-b08 with Oracle Corporation Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM mixed mode
Kenta
Kenta 2020-8-18
こんにちは、
「range(loopKeyFrameIds(1:minNumCandidates)) <= maxRange
は、loopKeyFrameIds(1)とloopKeyFrameIds(minNumCandidates)の範囲(値の大きさの違い)ということで大丈夫でしょうか．」
少し違っていそうです。まずは、rangeの方法を調べてみてはいかがでしょう。おそらくこの部分がちがうため結果があわないのだと思います。まずは、簡単な値で、normalizeを使って、rangeと同様の正規化ができるように練習してみて、それができてからここに反映してはいかがでしょうか。

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