首发于ORBSLAM3--利用深度相机稠密建图 切换模式写文章 登录/注册ORBSLAM3--学习总结(2)ORBSLAM3理论学习 风吹过的月明 17 人赞同了该文章 目录 收起 一、orb-slam3结构 二、算法流程概述(此处为粗略流程,便于掌握算法大致框架,具体细节流程参考:四、算法函数及详细流程) 三、算法特定知识补充 1.DBoW2 ...
一、orb-slam3结构Atlas表示一组未连接的地图的多地图。包含active map,non-active maps 和 DBoW2数据库。在 active map 中,Tracking 线… 阅读全文 ORBSLAM3--学习总结(1)系列简介 阅读全文 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 ...
我的工作是将kineticV2相机的稠密点云实时转换成octomap,并在rviz里进行展示。 原理:用单目、双目、RGBD都可以进行稠密地图的建立,建立全局地图是我们实现导航的第一步,通过相机图像将像素转换为点云(pointcloud)数据,进而进行拼接,在此基础上如果要恢复物体外观轮廓,就需要使用三角网格(mesh)、面片(surfel)进行建图,...
ORBSLAM3是支持多种传感器的视觉稀疏slam算法,支持的传感器包括针孔相机、鱼眼相机、深度相机、惯性测量单元等,其中相机支持类型还分为了单目和双目类型,而本文章的稠密重建方法,是使用orbslam3获取位姿,利用双目视差图深度估计或者深度相机自带深度来稠密重建场景。 代码已经开源,网址为 github:https://github.com/5p6/...
使用ORBSLAM2进行kineticV2稠密建图,实时转octomap建图以及导航,决定总结最近一个月的工作,这个月在orbslam2的基础上,使用kineticV2完成了稠密点云地图的重建,
简介: 使用ORBSLAM2进行kineticV2稠密建图,实时转octomap建图以及导航(上) 决定总结最近一个月的工作,这个月在orbslam2的基础上,使用kineticV2完成了稠密点云地图的重建,实现了点云的回环,并使用octomap转换成实时的八叉树地图,导航部分已经有了思路,打算下个月所一个基于octomap的航迹生成能用在视觉的导航上。
简介: 使用ORBSLAM2进行kineticV2稠密建图,实时转octomap建图以及导航(下) 之后存在几种方法去实现导航: 1、octomap_server是ROS中的一个基于octomap的功能包。 我在查阅资料的时候,发现所有的介绍、博客等资料都是在介绍其将点云地图转化为基于Octree的OctoMap的功能。由于之前一直在查找三维点云地图转化为二维...
软件篇-03-基于ORB_SLAM2手写SLAM稠密地图构建实现 本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图。
2张图片重建稠密3D场景!竟然还不需要相机内参! 总的来说,现代的运动和多视图立体匹配流程归结为解决一系列最小问题:匹配点、查找本质矩阵、三角化点、稀疏重建场景、估计相机,最后进行密集重建。但是每个子问题都没有完美解决,并给下一步增加了噪声,增加了整个流程需要的复杂性和工程投入。 在这篇文章中,作者提出...
如何在ORB-SLAM2的基础上进行快速定位与实时稠密建图”，特邀SLAM组优秀算法工程师进行讲解，旨在帮助...