由上述代码分析可知,每次完成ORB特征点提取之后,图像金字塔信息就作废了,下一帧图像到来时调用ComputePyramid()函数会覆盖掉本帧图像的图像金字塔信息;但从金字塔中提取的图像特征点的信息会被保存在Frame对象中.所以ORB-SLAM2是稀疏重建,对每帧图像只保留最多nfeatures个特征点(及其对应的地图点)....
该系统基于词袋模型对关键帧信息建立数据库,用于重定位、闭环检测和地图融合。这里也是一个提升点,ORB-SLAM2该模块如下图中的右边的图所示。 总结:即使在纯视觉下,ORBSLAM3的性能比ORBSLAM2的性能也是提升了很多 以下是不同的模块,使用的匹配算法的总结: ORB-SLAM2和ORB-SLAM3之间的对比 三、代码流程图 三、OR...
最近在看orb-slam,orb-slam方案在slam领域的地位就不用说了,我花了三天大概理清了一下代码的逻辑和思路。具体的细节还没有仔细去看,由于本人也是刚刚学完高博的视觉slam十四讲,所以有一些地方有错误的还望批评指正。另外我参考的资料除了论文以外,还有在泡泡机器人上面找到的吴博和冯兵两位老师的视频以及PPT,非常感...
orbslam3在整个非线性优化部分都是基于最大后验估计(MAP),为此包含了大量的非线性优化函数。该系统在不同的线程,且多处使用基于非线性优化的状态估计,主要工具为g2o。既然是状态估计,首先应该关注状态量是什么,在写代码时也一样,要明白待优化变量是哪个?其次应该关注残差函数是什么、不同的传感器使用不同的残差函数...
在orb_slam整体编程思路及代码解析(1)中我们发现,Tracking线程的入口是TrackMonocular,其中GrabImageMonocular返回位姿。 FUNCTION1:Tracking的构造函数 默认把跟踪状态设为NO_IMAGES_YET,定位跟踪模式,默认的其他参数,诸如字典,图像画布,地图画布,地图,关键帧数据库等都是system.cc类里定义的对象。也从配置文件中传入了相...
学完课程,可以掌握:地图初始化、跟踪、局部建图、闭环检测、BA优化等原理及底层代码,吃透ORB-SLAM2核心算法;掌握视觉SLAM中重难点:特征均匀化、共视图、关键帧、Span-ning tree、Essential graph、local/g-lobal BA、EPnP、BoW、Sim3等,具备扎实的VSLAM理论实践基础,掌握CMake、多线程、编程调试、代码改进、量化结果...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。
一、典型的视觉SLAM系统 一个典型的视觉SLAM系统主要包含数据处理、初始化、视觉里程计、地图维护、闭环检测等部分。 1.1 关键技术解析 1.1.1 初始化关键技术解析 初始化主要就是以第一帧图像为参考帧对后续的视觉帧进行特征匹配、位姿求解对极约束、三角化完成3D地图点的生成。供后续pnp3D-2D求解。ORB初始化时并行...
ORB-SLAM(一)简介 有步骤统一使用图像的ORB特征。ORB特征是一种非常快速的特征提取方法,具有旋转不变性,并可以利用金字塔构建出尺度不变性。使用统一的ORB特征有助于SLAM算法在特征提取与追踪、关键帧选取、三维重建...;3D,存在尺度漂移,因此是相似变换),RANSAC计算内点数) 融合三维点,更新各种图图优化(传导变换矩阵...