ORB-SLAM3中的地图,大致上采用了ORB-SLAM1/2和ORBSLAM-Atlas的方法完成了重定位、回环和地图融合 1、重定位:ORB-SLAM3在重定位的策略上做了一些改进。为了保证重定位不出错,重定位重重设置了严苛的条件,保证高精准率而识别率较低。旧的方法(ORB-SLAM1/2)中当3个关键帧完全匹配上后才判定为重定位成功。 然而...
首先回顾一下历史:ORB-SLAM首次在2015年被提出,它的改进版ORB-SLAM2在2017年被提出,同年提出了ORB-SLAM-VI,时隔3年,ORB-SLAM3横空出世,朋友圈、学术群里到处都在热议这个挂在Arxiv才不到3天的论文。好奇心的驱使下,本人偷瞄了一下论文,就在这里总结一下吧。 开始之前,先放两条ORB-SLAM3的展示视频撑撑场面。
NICE-SLAM采用分层隐式编码在更大的室内场景中执行mapping和tracking。虽然后续工作试图从不同的角度改进NI...
ORBSLAM2在长时间定位后常常会丢失，而ORBSLAM3却很鲁棒，因为ORBSLAM3有多地图系统，当跟丢后会重新...
相比于只使用最后几秒钟信息的视觉里程计系统,ORB-SLAM3系统是第一个能够在所有算法阶段重用所有先验信息的系统。这允许包括在BA优化共同可见关键帧,提供高视差观测并且提高精度。 通过实验表明,在所有传感器配置中,ORB-SLAM3与文献中可用的最佳系统鲁棒性一致,而且更加精确。值得注意的是,本文的立体惯性SLAM在EuRoC无...
总体来说,ORB-SLAM3的流程和ORB-SLAM1/2非常相似,对于ORB-SLAM系列熟悉的同学应该很容易上手;相机模型的抽象处理,使得SLAM位姿求解过程和相机成像模型解耦,理论上支持绝大多数成像模型的相机;通过对于IMU的支持,ORB-SLAM系列加入了VI-SLAM的大家庭,也表明多传感器融合的SLAM是目前一大发展趋势;多地图的机制有利于跟...
同学应该很容易上手;相机模型的抽象处理,使得SLAM位姿求解过程和相机成像模型解耦,理论上支持绝大多数成像模型的相机;通过对于IMU的支持,ORB-SLAM系列加入了VI-SLAM的大家庭,也表明多传感器融合的SLAM是目前一大发展趋势;多地图的机制有利于跟丢后保留尽可能多的信息用于后续补救,也为后续实现多机器协同的SLAM提供了...
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。 跟踪(Tracking) 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,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新关键帧。
与最先进技术的比较表明,ORB-SLAM2在大多数情况下都达到了最高精度。在KITTI视觉里程计基准测试中,ORB-SLAM2是目前最好的立体SLAM解决方案。至关重要的是,与近年来蓬勃发展的立体视觉里程计方法相比,ORB-SLAM2在已经建图的区域实现了零漂移定位。 令人惊讶的是,我们的RGB-D结果表明,如果需要最准确的相机定位,束...
总体来说,ORB-SLAM3的流程和ORB-SLAM1/2非常相似,对于ORB-SLAM系列熟悉的同学应该很容易上手;相机模型的抽象处理,使得SLAM位姿求解过程和相机成像模型解耦,理论上支持绝大多数成像模型的相机;通过对于IMU的支持,ORB-SLAM系列加入了VI-SLAM的大家庭,也表明多传感器融合的SLAM是目前一大发展趋势;多地图的机制有利于跟...