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...
1、RGBD_SLAM V2是一个非常全面优秀的系统,将SLAM领域的图像特征、优化、闭环检测、点云、octomap等技术融为一体, 2、RTAB-Map是当前最优秀的RGBD SLAM 开发:RGBD_SLAM2适合RGBD SLAM初学者,也可以在其基础上继续开发。 RTAB-MAP二次开发难度较高(著名的Google Tango(见如何评价Google 的 Project Tango和Google ...
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...
ORB-SLAM中并没有使用OpenCV的实现,因为OpenCV的版本提取的ORB特征过于集中,会出现扎堆的现象。这会降低SLAM的精度,对于闭环来说,也会降低一幅图像上的信息量。具体的对ORB-SLAM的影响可以参考我的另一篇文章 杨小东:[ORB-SLAM2] ORB特征提取策略对ORB-SLAM2性能的影响 ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。
所有现有基于 NeRF 的 SLAM 系统使用单一的全局表示整个环境，3个关键因素限制了它们的场景表示能力：单一...
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(...
如果是euroc数据集,orbslam,本人钻研较深,可以略说一二 有一种可能性很大的原因就是,orbslam跑computestereo双目三维点计算的时候没有对视差角度进行限制,可想而知的是双目的baseline一般也就20cm左右(之后通篇假定为这个值) 但是呢orbslam的localmapping线程里有个createnewmap函数,里面对非双目点进行三角化的时候有...
为了比较ORB-SLAM、LSD-SLAM和PTAM与真值,我们使用相似性变换对齐关键帧轨迹(因为尺度是未知的),并且测量绝对轨迹误差(ATE)。在RGBD-SLAM的情况下,我们使用刚体变换对齐轨迹,但是也通过相似度来检查是否尺度被很好地恢复出来。LSD-SLAM从随机深度值初始化,并且花费一定时间收敛,因此当和真值比较时我们丢弃了前10个关键...
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(...
对比一下就会发现,通过这种策略提取到的特征点分布会比较均匀,如果提取出的特征点不够,通过降低FAST阈值也还是可以进一步提取更多关键点的。 3 单目初始化 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...