ORB-SLAM利用特征点来追踪相机的运动。在某一帧中提取到的特征点经过特征点跟踪算法获得其在连续帧中的匹配点,进而计算相机的运动。ORB-SLAM采用光流法将特征点在连续帧之间进行跟踪,具体算法如下: -特征点提取:ORB-SLAM利用FAST算法检测候选角点,并根据Harris角点响应进行精确定位。 -描述子计算:对于检测到的候选角点...
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算法结合了两个主要组件:特征提取和描述子生成以及基于特征匹配和几何约束的相机位姿估计。以下是ORB-SLAM中使用的算法与公式的相关参考内容。 1. Feature Detection and Description: ORB-SLAM使用FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法作为特征点检测器,FAST算法通过检测图像中像素点灰度值的快速变化...
[ORBSLAM2_09]之LocalMapping LocalMapping主要工作是维护局部地图,地图包括MapPoint和KeyFrame,关键帧之间关系维护是通过MapPoints,即关键帧之间是通过MapPoints建立关系。其中会使用ORBmatcher类中的一些匹配算法和Optimizer的优化算法。 LocalMapping的流程大概是将Trackking喂… ...
本文是ORB-SLAM3深度系列的第二篇内容,我们将聚焦ORB-SLAM3的整体算法代码流程梳理及论文重点翻译和解读。01 ORB-SLAM3系统优势ORB-SLAM3是第一个对短期、中期、长期数据关联的视觉、视觉惯性系统。和其他具有代…
ORB-SLAM是基于ePnP算法通过设置一个Perspective-n-Points求解器来解决重定位问题的,这假设了一个经过校准的针孔相机及它相应的方程。为了跟进我们的方法,我们需要一个PnP算法,它独立于所使用的相机模型工作。出于这个原因,我们采用了最大似然Perspective-n-Point算法(MLPnP)[74],该算法与相机模型完全解耦,因为它使用...
总结一下,ORB-SLAM3的贡献包括: 1、提供了一个单双目VI-SLAM的系统; 2、改善召回率的场景识别技术; 3、多地图机制; 4、抽象的相机表示。 02 抽象相机模型介绍 为什么ORB-SLAM3需要一个抽象的相机模型呢? 相比于传统相机,鱼眼相机超过180度的广视角可以获取更多的信息,但是因为它不符合针孔模型数学建模的假设,...
ORB-SLAM3介绍 视觉SLAM是一种基于视觉传感器的 SLAM 系统,与激光传感器相比,视觉传感器具有成本低、保留环境语义信息的优点,能够与深度学习进行大量结合。ORB-SLAM系列算法是视觉SLAM中具有最广泛关注与应用的算法。ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉+惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目、双目和RGB-D相机上利用针孔或者...
ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理,如下图所示,主要包括4步,提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。 以下结合相关理论知识,阅读ORB-SLAM2源代码,从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) ...