如果使用纯视觉 slam 用于机器人导航，可能会精度不高，或者产生累积误差，漂移，尽管可以使用 DBoW 词袋...
ORB_SLAM:基于特征点的方法得到的重建结果比较稀疏的。同时现实环境难以检测到足够的特征点 LSD_SLAM:直...
缺点: 就是pure rotation容易跟丢,提取特征点少的场景景容易跟丢。 对于移动平台,目前单目slam算法的运算和存储要求高,稳定性也还不够。 特征点匹配耗时较长。 运行之前需要加载一个字典。 不支持地图的保存和读取。 系统中有很多magic number,比如特征匹配的阈值,回环图像对比的阈值,都是经验设定,在不同场景下对...
ORB-SLAM 通过检测视差来自动选择初始化的 2 帧。 PTAM 扩展场景时也要求新加入的关键帧提供足够的视差, 导致场景往往难以扩展. ORB-SLAM 采用一种更鲁棒的关键帧和三维点的选择机制——先用宽松的判断条件尽可能及时地加入新的关键帧和三维点, 以保证后续帧的鲁棒跟踪; 再用严格的判断条件删除冗余的关键帧和不...
ORB-SLAM-VI 是第一个真实具有地图重用的视觉惯性 SLAM 系统,但是他有以下缺点: 受限于针孔单目针孔相机 初始化很慢,在部分场景会失败 作者在这个部分便是介绍了一个新的快速且高精度的IMU初始化技术,并将该技术扩展到针孔相机相机模型和鱼眼相机模型。新的IMU初始化主要分为以下三个步骤。 Vision-only MAP Estim...
作为slam (三维重建,语义地图),orb3远优越于vins。自己理解。忠告:远离vslam或者Vio,拥抱感知或者激光。 余世杰说 说下自己的理解,ORB强在是一个完整的系统,代码结构逻辑非常清晰,比较模块化,要做修改替换啥的比较方便,同时地图的部分对于需要的项目来说很省事儿,可以直接拿来用。缺点是,代码中还是存在一些致命的bug...
一、ORB-SLAM2 检测流程:Kinect生成地图【地图主要可见的有关键帧(包括相机的pose,相机的内参,ORB特征),3D的地图点( 空间中3D位置,法线方向,ORB的描述子),词袋向量,共视图等】 保存地图 加载地图和重定位 缺点:1、不能解决实际问题。它基于特征点法,建的图是稀疏的,只能满足定位需求,而无法提供导航、避障、交...
它的缺点是会将计算浪费在具有很少新信息和累积线性误差的连续帧上。另一方面,基于关键帧的方法,仅用选择的帧,即关键帧来进行更为耗时,但更精确的BA优化,因为地图并不与帧率紧密联系。Strasdat等人证明,基于关键帧的技术在相同的计算代价下,比基于滤波的方法更精确。 最具代表性的基于关键帧的slam是PTAM,它第一个...
•Engel等人最近的LSD-SLAM，是一种半稠密直接方法，对高梯度的图像区域中的光度误差最小化。优点：不依赖特征，能够在纹理不清（poorlytextured）或者运动模糊（motionblur）的环境中获得更高的鲁棒性。缺点：受滚动快门或者非朗伯反射的未建模效应影响而严重下降。双目SLAM •我们的双目SLAM工作：•对局部关键帧...
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。 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,就利用RANSAC迭代同时计算基础矩阵F(八点...