ORB-SLAM里面使用的就是这种解法。在ORB-SLAM中的RANSAC中使用了8对点进行计算,主要是为了与F矩阵的求解一致。 上述两种方法的结果没有太大差别,基本上是一致的。值得说明的是,ORB-SLAM在计算Homography的时候对2D特征点进行了归一化。 x_n = \frac{x-\mu}{\sigma} \\ 变成均值为0,方差为1的标准正态分布...
接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
相比于PTAM和LSD-SLAM,ORB在NewCollege的室外平面场景中初始化鲁棒性是比较出色的。 [1] 高翔,视觉SLAM十四讲
ORB-SLAM中提到,地图初始化常见的方法有三种。 方法一 追踪一个已知物体。单帧图像的每一个点都对应于空间的一条射线。通过不同角度不同位置扫描同一个物体,期望能够将三维点的不确定性缩小到可接受的范围。 方法二 基于假设空间存在一个平面物体,选取两帧不同位置的图像,通过计算Homography来估计位姿。这类方法在...
ORB-SLAM3的Tracking部分作用论文已提及,包含输入当前帧、初始化、相机位姿跟踪、局部地图跟踪、关键帧处理、姿态更新与保存等,如图。 2 两个主要函数 单目地图初始化函数是Tracking::MonocularInitialization,其主要是调用以下两个函数完成了初始化过程,ORBmatcher::SearchForInitialization和KannalaBrandt8::ReconstructWithTw...
ORB_SLAM3原理源码解读系列(2) 初始化特征匹配 1.1 查找候选特征点: 因为单目初始化的两帧是连续的,且初始化的两帧的速度一般不快,两帧差距不大,因此这里的候选关键帧采用最简单的紧邻搜索。如图所示: 假设特征点在Frame1中的位置为A(x,y)。那么Fram...
从理论到实践: ORB-SLAM3 Initializer完全解读,构造函数Initializer::Initializer(constFrame&ReferenceFrame,floatsigma,intiterations)参数: 参考帧(第一帧),误差,迭代次数 操作:读取参考帧的相机模型,内参,去畸变的特征点等传入参数初始化:并行的计算