找不到eigen 3.1.0 ,这是因为在文件的47行处为“find_package(Eigen3 3.1.0 REQUIRED) ”,提示为版本不同,将g2o文件夹以及orb_slam3文件夹中的CMakelist.txt文件中find_package(Eigen3 3.1.0 REQUIRED) 改为find_package(Eigen3 REQUIRED)即可。源码eige
然而ORB-SLAM3所期望的数据是一个整数形式的纳秒表示,类似“1403636706763555584”,而不是data.csv中存放的数据。ORB-SLAM3很贴心的,在对应的文件夹中,为我们准备好了转换后的时间戳文件,当然我们也可以自己制作。存放位置在对应的/ORB_SLAM3/Examples/Stereo-Inertial/EuRoC_TimeStamps/内,转换的python脚本我也放在...
而基于栅格地图绘制的ORB SLAM地图,每个栅格可直接映射到现实环境的某个区域,白格表示已经运行的可通过区,黑格表示障碍物区,机器人绕室内全覆盖一次即可直观地得到布局情况,其所存储的障碍信息非常便于移动机器人进行动态避障以及路径规划。 2.4移植前后运行指标对比 先对原ORB-SLAM与移植后ORB-SLAM代码运行情况进行对比...
ORB-SLAM解决重定位是用的Epnp;但是他是基于一个标定好的针孔相机模型的,为了继续我们的工作,我们采用独立于相机的ML-pnp算法可以完全从相机模型中解耦,因为他利用投影光线作为输入。相机模型只需要提供一个从像素传递到投影光线的反投影函数,以便能够使用重定位。 B.未矫正的双目SLAM 很多的SLAM系统都假设双目相机已经...
ORB-SLAM-VI是第一个真正能够重复使用地图的、视觉惯性SLAM,但是仅限与单目且初始化较慢.ORB-SLAM3建立在ORB-SLAM-VI上,提供了一种快速精准IMU初始化策略. 上图为各种情况下的因子图. 1基本原理 1、待优化变量–>同之前: 2、连续视觉帧i和i+1之间IMU预积分: ...
ORB-SLAM3实现了多种传感器配置下的同步定位(相机位姿的实时跟踪定位)和建图(基于稀疏三维地图点的三维地图构建)功能,且通过Atlas类实现了多地图集(跟踪失效时会重新创新新地图)的管理,以及包括地图的回环检测和矫正以及地图的合并。整个系统大体由单帧实时跟踪模块(Tracking.cc),局部建图模块(LocalMapping.cc)和回环...
跟踪模块在orbslam3中作为计算频率最高的算法模块,在实现中也作为程序的主线程来运行,其他的模块如局部建图(LocalMapping),回环检测(LoopClosing)以及可视化模块(Viewer)均以其他背景线程来并发运行。跟踪模块的主要作用为相机的运动模型(位姿)的实时跟踪和优化。
第一个(https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/issues/778): 需要在system.h文件中,添加#include <unistd.h>。 第二个(https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/issues/494): 需要在ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/CMakeList.txt添加-lboost_system。
ORB-SLAM 它是由三大块、三个流程同时运行的。第一块是跟踪,第二块是建图,第三块是闭环检测。 Part 0 自动地图初始化 参考自https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53218140 Part Ⅰ 跟踪 这一部分主要工作是从图像中提取 ORB 特征,根据上一帧进行姿态估计,或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后...
ORB-SLAM 是西班牙 Zaragoza 大学的 Raúl Mur-Arta 编写的视觉 SLAM 系统。 它是一个完整的 SLAM 系统,包括视觉里程计、跟踪、回环检测,是一种完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 系统,同时还有单目、双目、RGBD 相机的接口。其核心是使用 ORB (Orinted FAST and BRIEF) 作为整个视觉 SLAM 中的核心特征。