并与传统的单相机 SLAM 系统进行了比较。结果表明，Multicam-SLAM 在轨迹精度和跟踪鲁棒性方面都具有显著...
因为VINS-Mono在真实场景中的稳定性远远好于ORB-SLAM3,虽然ORB-SLAM3在论文中的精度指标大幅度好于VINS-Mono,但是,你总不能一直在那几个数据集刷指标吧,在工程中的应用就要求一个系统必须能够鲁棒稳定,本人实测ORB-SLAM3对外参,特别是rotation,非常敏感,标定差一些直接就跑飞了,而VINS就不会有这个问题,可能虽然...
传统视觉 SLAM 建立的稀疏点云地图无法满足机器人进一步的感知需求，所以研究热点来到了基于深度学习的稠密...
三线程的SLAM方案: Tracking线程:对新来的图像提取ORB特征点,并与最近的关键帧进行比较,计算特征点的位置并粗略估计相机位姿; Local Mapping线程:求解BA问题,包括局部空间内的特征点和相机位姿; Loop Closing (and Full BA)线程:对全局的地图与关键帧进行回环检测,消除累计误差,优化只有相机位姿组成的位姿图。 特点:...
5、 VI ORB-SLAM初始化与VINS初始化对比(将vi orb-slam初始化方法移植到vins中) 四、VIO:飞行机器人单目VIO算法测评 参考链接:javascript:void(0) 核心思想: 全面的比较了各种公开的单目VIO算法(MSCKF、OKVIS、ROVIO、VINS-Mono、SVO+MSF和SVO+GTSAM); ...
ORB-SLAM的最大硬伤就是它用的是ORB特征。ORB特征除了性能好一些,在各类任务上都没什么优势。不知道有多少研究者仔细测试和比较过,其实传统特征描述子最好的还是SIFT(而且专利也到期了),后来的没一个能打的。但SIFT检测开销大也是众所周知的。而SIFT检测+SIFT描述子也不是最好的。我目前知道的最好的组合是GFTT(...
三角化的这部分在ORBSLAM2中只用于跟踪,根据两帧匹配好的图像进行计算地图点的坐标,这里把他用于双目匹配计算深度;我在EUCM双目鱼眼中计算深度的方法也是如此,但是因为没有加入前面的最优与次优筛选的条件,outliner就会比较多; 2. 新添加了一种状态RECENTLY_LOST,因此主要的状态分为以下: ...
ORB-SLAM的最大硬伤就是它用的是ORB特征。ORB特征除了性能好一些,在各类任务上都没什么优势。不知道有多少研究者仔细测试和比较过,其实传统特征描述子最好的还是SIFT(而且专利也到期了),后来的没一个能打的。但SIFT检测开销大也是众所周知的。而SIFT检测+SIFT描述子也不是最好的。我目前知道的最好的组合是GFTT(...
scale refinement 在localmapping中,如果慢速运动无法提供对IMU参数的充分观测的话,初始化在最初的15秒内并不能收敛到准确解。 在这里作者提出了新颖的尺度优化方案,参见作者paper中的tracking and mapping部分,该部分基于改进后的inertial-only optimization,只估计所有关...
第二、主要的创新点是一个多地图系统,它依赖于一种新的位置识别方法和改进的召回。基于此ORB-SLAM3能够长时间的在视觉信息不完善的情况下存活下来:当它丢失时,它会启动一个新的地图,并在重新访问地图时无缝地与之前的地图合并。 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...