ORB-SLAM中并没有使用OpenCV的实现,因为OpenCV的版本提取的ORB特征过于集中,会出现扎堆的现象。这会降低SLAM的精度,对于闭环来说,也会降低一幅图像上的信息量。具体的对ORB-SLAM的影响可以参考我的另一篇文章 杨小东:[ORB-SLAM2] ORB特征提取策略对ORB-SLAM2性能的影响 ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。
为图像中提取到的每个角点计算ORB描述符 对于所有的ORB描述符,执行聚类算法,将它们分成若干组,每组的中心点作为视觉词 将图像中所有的视觉词映射到词袋模型里与其最近的视觉词,从而获得图像的“词袋”表示。 自动建图初始化 寻找初始匹配:从第一个关键帧进入开始,新进来的一帧作为当前帧,之前的帧作为相对帧,提取当...
ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。 最简单的一种方法是把图像划分成若干小格子,每个小格子里面保留质量最好的n个特征点。这种方法看似不错,实际上会有一些问题。当有些格子里面能够提取的数量不足n个的时候(无纹理区域),整幅图上提取的特征总量就达不到我们想要的数量。严重的情况下,SLAM就会跟丢喽 参...
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 ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点: ORB-SLAM 选用了 ORB 特征...
ORB是是ORiented Brief 的简称,对Brief的特定性质进行了改进。 ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski,ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage...
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 ...
视觉SLAM中ORB特征点算法(关键点+描述子) 特征点是什么 SLAM需要根据路标来计算当前相机的位置和姿态。而视觉SLAM的路标就是图像中的特征点了。注意:只要谈到图像中的特征点你就得记得它包含两个内容关键点和描述子。关键点指的特征点在图像中的位置,而描述子是指的是关键点的朝向和周围像素信息。相同特征点他们...
ORB-SLAM中特征点匹配的大致步骤如下 (1)构建图像高斯金字塔 (2)在不同尺度的图像上采用fast角点检测 (3)使用质心法计算每个特征点的主方向 (4)计算特征点的描述子 (5)使用汉明距离特征点之间的匹配 References 1.Rosten E , Drummond T . Machine Learning for High-Speed Corner Detection[J]. 2006. ...
ORB-SLAM基于视觉SLAM原理,通过在环境中提取特征点并建立特征点之间的对应关系,估计相机的姿态和位置,从而确定机器人在环境中的位置和方向。它采用了ORB特征描述符来提取图像特征,该描述符具有速度快、尺度不变性、旋转不变性等优点,能够有效地提取图像中的关键点,并对其进行匹配。 二、系统框架 ORB-SLAM系统框架包括...