ORB_SLAM:基于特征点的方法得到的重建结果比较稀疏的。同时现实环境难以检测到足够的特征点 LSD_SLAM:直...
ORB_SLAM:基于特征点的方法得到的重建结果比较稀疏的。同时现实环境难以检测到足够的特征点 LSD_SLAM:直...
泡泡机器人公开课程:ORB-LSD-SVO比较-刘浩敏, 视频播放量 4675、弹幕量 3、点赞数 37、投硬币枚数 37、收藏人数 145、转发人数 15, 视频作者 泡泡机器人, 作者简介 泡泡机器人是中国SLAM研究爱好者自发组成的团体,在自愿条件下分享SLAM相关知识,欢迎关注泡泡机器人微信公
LSDSLAM 是直接法中比较完整的 SLAM 系统,能够在普通 CPU 上实现半稠密 SLAM(梯度明显的像素),后续Engel 对LSDSLAM 进行了功能拓展,使其能够支持双目相机和全景相机。 但是它存在一定缺点:对相机内参和曝光非常敏感,而且准确性方面不及 ORBSLAM,速度方面不及 DSO。 作者后续研究了光度标定,将其扩展应用于 DSO系统(...
LSDSLAM 是直接法中比较完整的 SLAM 系统,能够在普通 CPU 上实现半稠密 SLAM(梯度明显的像素),后续Engel 对LSDSLAM 进行了功能拓展,使其能够支持双目相机和全景相机。 但是它存在一定缺点:对相机内参和曝光非常敏感,而且准确性方面不及 ORBSLAM,速度方面不及 DSO。
orb-slam直接使用了三角化,计算得到深度,之后再进行校准 lsd-slam的方案是,初始化一个很不精确的深度(由于假设深度服从了高斯分布,因此可以选定一个均值,然后初始化一个极大的方差),当然,如果有些先验信息,这个分布可以选的比较好,可以注意到论文的深度传播部分,实际上就是根据先验知识初始化一个深度分布,之后根据观...
PL-SLAM: 基于点和线条的实时单目slam 的关键帧的Vslam 跟ORBSLAM有三个主要线程:跟踪、构图、回环检测一、Tracking(估计相机的位置,根据约束条件,产生新的关键帧) 特征提取方面:ORB、lsd的线条像素特征 (其实我们一直关系的一个问题,如果面对一面白墙怎么办?)初始化估计:同样包含两种了一种是ORBslam的初始化形式...
LSD - 多传感器融合SLAM详解LSD, 一个开源的自动驾驶/机器人环境感知框架，支持数据采集、多传感器标定、SLAM建图定位和障碍物检测，以高精度的点云地图构建为核心。通过融合IMU/GPS等信息，结合前端里程计（如GICP、FLOAM、FastLIO）和后端优化（G2O），LSD确保了实时性和准确性。高精度点云地图构建通过...
LSD (LiDAR SLAM & Detection) 是一个开源的面向自动驾驶/机器人的环境感知算法框架,能够完成数据采集回放、多传感器标定、SLAM建图定位和障碍物检测等多种感知任务。 本文将详细讲解LSD中的多传感器融合SLAM…
单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类:前端可以分为特征点法与直接法,后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下,比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各