在这项工作中,我们建立在PTAM的主要思想、Ga lvez-Lo ́pez和Tardo ́s[5]的位置识别工作、Strasdat等的尺度感知闭环的基础上[6]和使用共可见信息进行大规模操作[7]、[8],从头开始设计ORB-SLAM,这是一种新颖的单目SLAM系统,其主要贡献是: • 对所有任务使用相同的特征:跟踪、建图、重新定位和闭环。这使...
一、orb-slam3结构 Atlas 表示一组未连接的地图的多地图。包含active map,non-active maps 和 DBoW2数据库。在 active map 中,Tracking 线程定位传入的帧,并由 Local Mapping 线程不断优化并与新的关键帧一起扩展。其他地图称为 non-active maps。 DBoW2 数据库用于重定位,闭环和地图融合。 Tracking thread 在...
SLAM(同步定位和绘图)在绘制环境地图的同时,还能评估移动代理的位置。自动驾驶汽车使用这种技术,其他设备,比如自主移动机器人(AMR)也可以使用,AMR是一种在仓库中移动物料的车辆。AMR是自动引导车辆(AGV)的后继技术,后者是一种较早的技术,沿着固定路径移动,例如由涂抹的条纹指定路径。与自动驾驶车辆类似,AMR也可以使用...
ORB-SLAM是一种基于视觉的定位与建图技术,而IMU(惯性测量单元)则是一种基于惯性传感器的定位技术。本文将探讨ORB-SLAM和IMU融合定位的原理和实现方法。 二、ORB-SLAM简介 1. ORB-SLAM是一种基于视觉的定位与建图技术,它通过摄像头获取环境信息,并利用SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法实时生成地图并...
这都表明ORB-SLAM3将会接过ORB-SLAM2的接力棒，在SLAM技术的发展史上留 下浓墨重彩的一笔，成为“...
因为单目相机不能获取深度信息,所以单目SLAM得通过初始化确定尺度并且得到一个初始地图。 前面解释了怎样对图像进行特征提取,而在ORB-SLAM中,初始化提取的特征点设定为一般图像帧的两倍,但是如果提取的特征点不够(<100)或者匹配对不够(<100),都要找新的两帧重新进行初始化。
ORB-SLAM中图像特征点具有的性质 尺度不变性（ORB本身具有的特点）旋转不变性（ORB本身具有的特点）分布...
通过移植,最终的轨迹误差一般能控制在±0.5 m的较小范围内,相比原轨迹误差得到了缩小。这种改进技术不只适用于移动机器人,同样也适用于像VR/AR那样需要用到嵌入式开发板来完成定位的技术领域。 参考文献 [1] RAU'L M A, MONTIEL J M M, TARD-S J D. ORB-SLAM: a versatile and accurate monocular SLAM...
ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来优化地图的准确性。ORB-SLAM能够在多种环境下稳定工作,适用于动态场景和长时间操作,因其出色的性能和灵活性,被广泛应用于自动驾驶、增强现实等领域。
ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来优化地图的准确性。ORB-SLAM能够在多种环境下稳定工作,适用于动态场景和长时间操作,因其出色的性能和灵活性,被广泛应用于自动驾驶、增强现实等领域。