ORB-SLAM(一)简介 有步骤统一使用图像的ORB特征。ORB特征是一种非常快速的特征提取方法,具有旋转不变性,并可以利用金字塔构建出尺度不变性。使用统一的ORB特征有助于SLAM算法在特征提取与追踪、关键帧选取、三维重建...;3D,存在尺度漂移,因此是相似变换),RANSAC计算内点数) 融合三维点,更新各种图图优化(传导变换矩阵...
初始对应关系生成:使用KNN算法快速生成大量的一对二关联特征点对,然后利用阈值过滤方法根据最近邻距离与次近邻距离的比例评估匹配质量,将一对二关联特征点对转换为一对一匹配对,得到初始匹配对。 假匹配去除:利用图像运动平滑性的特点,即正确匹配特征点周围匹配点密度更高,统计每个匹配点邻域内的匹配点数量,数量低于阈...
分别计算这些特征点描述子与当前地图点最优描述子的距离,找到最小距离对应的特征点,作为当前地图点在该帧中的匹配。匹配筛选(剔除误匹配):(1)匹配描述子距离小于阈值。(2)这里的匹配还计算了第二最优匹配点(描述子距离第二小),目的是计算第一匹配点/第二匹配点的比率(小于1),当比率大时说明第二匹配点和第一...
3、构建图优化模型,固定地图点通过两关键帧的地图点到两帧的重投影误差来优化sim3. 1、 SearchByBoW 函数SearchByBoW()。通过词袋,对关键帧的特征点进行跟踪,该函数用于闭环检测时两个关键帧间的特征点匹配 该函数中利用了词袋对特征点进行了匹配,先比较描述子之间的汉明距离来筛选一些较为合格的特征点对,然后再...
ORB-SLAM中特征点匹配的大致步骤如下 (1)构建图像高斯金字塔 (2)在不同尺度的图像上采用fast角点检测 (3)使用质心法计算每个特征点的主方向 (4)计算特征点的描述子 (5)使用汉明距离特征点之间的匹配 References 1. Rosten E , Drummond T . Machine Learning for High-Speed Corner Detection[J]. 2006. ...
实验结果显示,该方法在复杂场景下有效消除了错误匹配和冗余匹配,并保留了高质量的匹配。通过参数变化实验,确定了最佳阈值。与ORB算法相比,该方法在复杂场景下的匹配准确度提高了29.92%。因此,该多级细匹配策略在提高特征匹配的准确性和鲁棒性方面具有显著优势,为视觉SLAM系统提供了更稳定的匹配结果。
ORB特征点检测匹配算法在计算机视觉领域得到了广泛应用,可以用于图像配准、物体识别、SLAM等各种应用场景中。 1.检测算法 ORB特征点的检测算法主要由两个部分组成:FAST角点检测器和Harris角点响应检测器。FAST角点检测器是一种高效的角点检测算法,可以用来寻找图像中的角点。Harris角点响应检测器则是一种基于灰度梯度的...
描述子提取器DescriptorExtractor是提取关键点的描述向量类抽象基类。 描述子匹配器DescriptorMatcher用于特征匹配,"Brute-force-Hamming"表示使用汉明距离进行匹配。 **///第一步,检测Oriented Fast角点位置chrono::steady_clock::time_point t1=chrono::steady_clock::now(); detector->detect(img_1, keypoints_1);...
ORB-SLAM中特征点匹配的大致步骤如下 (1)构建图像高斯金字塔 (2)在不同尺度的图像上采用fast角点检测 (3)使用质心法计算每个特征点的主方向 (4)计算特征点的描述子 (5)使用汉明距离特征点之间的匹配 References 1.Rosten E , Drummond T . Machine Learning for High-Speed Corner Detection[J]. 2006. ...
采用g2o 作为后端优化工具,能有效地减少对特征点位置和自身位姿的估计误差。 采用DBOW 减少了寻找特征的计算量,同时回环匹配和重定位效果较好。重定位:比如当机器人遇到一些意外情况之后,它的数据流突然被打断了,在 ORB-SLAM 算法下,可以在短时间内重新把机器人在地图中定位。