ORB-SLAM里面使用的就是这种解法。在ORB-SLAM中的RANSAC中使用了8对点进行计算,主要是为了与F矩阵的求解一致。 上述两种方法的结果没有太大差别,基本上是一致的。值得说明的是,ORB-SLAM在计算Homography的时候对2D特征点进行了归一化。 x_n = \frac{x-\mu}{\sigma} \\ 变成均值为0,方差为1的标准正态分布...
接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
金融界 2024 年 12 月 18 日消息，国家知识产权局信息显示，北京卓翼智能科技有限公司申请一项名为“单目 SLAM 静止初始化方法、装置、无人机和存储介质”的专利，公开号 CN 119129627 A，申请日期为 2024 年 11 月。专利摘要显示，本发明公开了一种单目 SLAM 静止初始化方法、装置、无人机和存储介质，所述方法...
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
1、SLAM入门之视觉里程计(3):两视图对极约束 基础矩阵 2、SLAM基础知识总结 五、总结 单目方案的初始化过程再梳理一下: 对极约束是原理基础,从物理世界出发描述了整个视觉相机成像、数据来源以及相互关系的根本问题,其中印象最深的是把搜索匹配点的范围缩小成一段极线,大大加速了匹配过程。
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
总结单目和双目、RGB-D相机初始化的不同: 1. 通过不断学习本人发现,初始化的目的是创建3d地图点,为后续跟踪提供初值。而单目通过一帧无法估计深度,所以初始化时需要使用两帧。 2. 单目算出相机变换矩阵之后,又进行了位姿优化BundleAdjustement。 初始化完成之后,即进入跟踪状态TrackWithMotionModel()、TrackReference...
单目SLAM的一般初始化方法基于本征矩阵(or基础矩阵)分解。然后通过三角化获得三维地图。接着,使用PnP算法估计其他帧的位姿。整个过程之后可以进行增量式局部SFM。 然而,这种初始化机制有一些缺陷。首先,需要足够大的视差才能进行准确的三角化,并且不能通过纯旋转估计特征点深度(译者注:因为会导致基础矩阵自由度下降);其次...
ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上) ,ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议直接看...