[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Trac
MLPnPSolver基于最小二乘的高斯牛顿法迭代求解逐步减小重投影误差来优化相机位姿,其中MLE(最大似然估计)是一种基于统计概率的参数估计方法,在SLAM应用场景中,参数为相机位姿,观察值为图像中ORB特征点的像素坐标,通过MLE算法,找到最优的参数解等价于使得重投影误差最小化。在算法的实现过程中,由于图像的位姿如旋转矩阵...
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、闭环检测等步骤具有内生的一致性。 2) 为了消除累计误差,ORB-SLAM算法加入了循环检测和闭合机制。 3) 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...
三线程的SLAM方案: Tracking线程:对新来的图像提取ORB特征点,并与最近的关键帧进行比较,计算特征点的位置并粗略估计相机位姿; Local Mapping线程:求解BA问题,包括局部空间内的特征点和相机位姿; Loop Closing (and Full BA)线程:对全局的地图与关键帧进行回环检测,消除累计误差,优化只有相机位姿组成的位姿图。 特点:...
本书系统介绍以相机和惯性测量单元为主传感器的视觉、视觉惯性SLAM算法。 本书通过选取该领域有代表性的两个开源项目ORB-SLAM2、ORB-SLAM3,从原理阐述、公式推导、代码解析和工程经验等多个维度,对SLAM技术进行全面的解读。 第一部分:介绍SLAM的部分基础知识,包括编程及编译工具、常用的数学基础知识、相机成像模型、对...
-最小二乘法：ORB-SLAM采用最小二乘法对当前帧和上一帧之间的特征点进行匹配，得到2D-2D匹配点对。-位姿估计：利用匹配点对通过PnP算法（Perspective-n-Point）估计相机的位姿（旋转和平移）。-三角化：对于2D-2D匹配点对，ORB-SLAM通过三角化算法从而得到3D点云。-重定位：当相机丢失跟踪时，ORB-SLAM采用方向...
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来识别角点。FAST算法在每个像素周围的圆周上选择一系列候选点,然后通过快速阈值测试来删除大多数候选点,最终选取稳定的角点作为特征点。 对于每个检测到的特征点,ORB-SLAM使用BRIEF(Binary Robu...
ORB-SLAM 基本介绍 ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点: ORB-SLAM 选用了 ORB 特征, 基于 ORB 描述量的特征匹配和重定位, 都比 PTAM 具有更好的视角不变性。此外, 新增三维点的特征匹配效率更高, 因此能更及时地扩展场景。扩展场景及时与否决定了...
ORB-SLAM有两个问题:1)计算复杂度比较高,直接原因是每一帧都提取了描述子。2)实际测试中,ORB-SLAM的抖动(jitter)要比SVO大,个人感觉是因为ORB-SLAM的地图点是简单三角化出来的,额外的约束也只是为了剔除外点而没有进一步的考虑地图点的不确定性,而SVO的深度滤波器从概率分布的角度充分利用了多帧图像,深度不确定...