ORB-SLAM的重定位功能还是挺不错的,之前跑的时候如果跟丢,没多久就又给重新掰回来了。 6 关键帧和地图点 ORB-SLAM的最后一个特点就是它对关键帧和地图点的删增策略。通过前面的讲述可以发现关键帧的词频非常高,因为关键帧真的是ORB-SLAM的关键啊。 如此重要的部分它是怎么对他们进行处理的呢? 决定是否插入关键...
ORB-SLAM Atlas 第一个完整的多地图SLAM系统,能够处理视觉和视觉惯性系统,在单目和立体配置.地图集可以表示一组不连续的地图,并在其上平滑地应用所有的制图操作:位置识别、相机重新定位、闭环和精确的无缝地图合并.这允许自动使用和组合在不同时间构建的地图,执行增量多会话SLAM.在原版ORB基础上我们添加了新的地点识别...
无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2 都能够在标准的 CPU 上进行实时工作。ORB-SLAM2 在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估。此外,ORB-SLAM2 包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件...
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。 一旦找到了满足要求的前后两帧图像,就...
ORB-SLAM3整体结构框架分析-处理传感器信息并实时计算当前帧在激活地图中的姿态。同时该模块也决定了是否将当前帧作为关键帧。在视觉-惯性模式下,通过在优化中加入惯性残差来估计刚体速度和 IMU 偏差。
ORB-SLAM3整体结构梳理 1、整体框架 1.1 Tracking 模块 处理传感器信息并实时计算当前帧在激活地图中的姿态。同时该模块也决定了是否将当前帧作为关键帧。在视觉-惯性模式下,通过在优化中加入惯性残差来估计刚体速度和 IMU 偏差。当追踪丢失时,tracking 线程会尝试在 Atlas 地 图中重定位当前帧。若重定位成功,恢复...
ORB-SLAM有两个问题:1)计算复杂度比较高,直接原因是每一帧都提取了描述子。2)实际测试中,ORB-SLAM的抖动(jitter)要比SVO大,个人感觉是因为ORB-SLAM的地图点是简单三角化出来的,额外的约束也只是为了剔除外点而没有进一步的考虑地图点的不确定性,而SVO的深度滤波器从概率分布的角度充分利用了多帧图像,深度不确定...
官网有源代码和配置教程,地址是 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1 安装必要工具 首先,有两个工具是需要提前安装的。即cmake和git。 sudo apt-get install cmake su...ORBSLAM2在Ubuntu14.04上详细配置流程 前言ORBSLAM2是一个非常适合SLAM入门学习的开源工程。它支持单目、双目、RGB-D使用,可以计算...
ORB-SLAM2代码阅读(一) ORB-SLAM2代码阅读(一) 代码总逻辑 参考:ORB-SLAM2详解(一)简介 ORB-SLAM主要分为三个线程进行,分别是Tracking、LocalMapping和LoopClosing。三个线程分别存放在对应的三个文件中,分别是Tracking.cpp、LocalMapping.cpp和LoopClosing.cpp文件中。ORB-SLAM2的总框架如下: (1)跟踪(Tracking...