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通过ORB关键点匹配,把关键帧的三维地图点对应到普通帧上,就可以认为普通帧上的三维地图点已知了。 所以,一旦我们求得第一、第二个关键帧后,计算普通帧的位姿就容易了,从关键帧匹配一些三维点去优化即可。 添加后续关键帧 但是,当普通帧离开关键帧越来越远,或者普通帧内容与关键帧差别变大时,普通帧能从关键帧处...
2.1距离上次插入关键帧已经过去MAX帧,MAX是ORBSLAM2预设的最大值; 原因:防止过去太多帧,跟踪丢失。 2.2距离上次插入关键帧至少过去MIN帧,且局部建图线程处于空闲状态,MIN是ORBSLAM2预设的最小值; 原因:防止图像重叠度太高,并且局部建图线程有空闲处理新的关键帧。 2.3局部建图线程中关键帧队列的关键帧数量不超过3...
1、寻找两关键帧之间的粗匹配来粗略估计sim3; 2、由粗略估计出的sim3来寻找两关键帧之间更多的匹配; 3、构建图优化模型,固定地图点通过两关键帧的地图点到两帧的重投影误差来优化sim3. 1、 SearchByBoW 函数SearchByBoW()。通过词袋,对关键帧的特征点进行跟踪,该函数用于闭环检测时两个关键帧间的特征点匹配 ...
从传统基于关键帧的 SLAM 系统中汲取灵感，旨在提高姿态估计的鲁棒性和准确性。我们提出了神经变形误差和...
由于在SLAM方案中会将普通帧的深度投影到关键帧上,故一定程度上,关键帧是普通帧滤波和优化的结果,防止无效和错误信息进入优化过程; 面向后端优化的算力与精度的折中,提高计算资源的效率。 2. 选择 本身的质量高:清晰的画面、特征点数量充足、特征点分布均匀等; ...
前两个关键帧 两个帧能够提取到足够的配对关键点,利用这些配对关键点,能够计算出两帧之间的相对位姿变化,能够计算出这些配对关键点对应的三维点。 注意到,不是任选两个帧,就能够计算出位姿和三维点的,这个两个帧很重要,所以,这两个帧就是第一,第二个关键帧。
用了一至两次位姿优化算法：位姿优化PoseOptimization.帧的ORB特征匹配算法：ORB-SLAM中的ORBmatcher编辑于...
他们也是基于具有开创新的SLAM工作PTAM(parallel Tracking and mapping).本算法,仅限于小规模操作,提供了简单但是有效的算法,用于关键帧选择,特征匹配,三角化点,用于每一帧的相机跟踪,以及跟踪失败后的重定位。不幸的是,许多因素严重限制了他的应用:没有回环检测以及足够的场景处理,重定位视角的低不变性以及地图引导...
SLAM算法的入门可选ORB- SLAM,一种仅使用普通视频就能实现建立三维地图,并定位拍视频的相机在三维地图中的位置的方法。 在ORB-SLAM中,有些概念需要解释一下,比如帧,关键帧等。 我们一般说一张图片就是一帧。 但是在ORB- SLAM中,一帧不仅仅包含一张图片,还包含图片上提取出的ORB关键点、以及关键点在世界坐标系...