结果表明，Multicam-SLAM 在轨迹精度和跟踪鲁棒性方面都具有显著优势。
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 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。
ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四个主线程:前端位姿跟踪、局部地图构建与优化、闭环检测与优化、显示与交互。 1、前端位姿跟踪线程采用恒速模型,并通过优化重投影误差优化位姿。 2、局部地图线程通过MapPoints维护关键帧之间的共视关系,通过局部BA优化共视关键帧位姿和MapPoints。 3、闭环检测线程通...
有一种可能性很大的原因就是,orbslam跑computestereo双目三维点计算的时候没有对视差角度进行限制,可想而知的是双目的baseline一般也就20cm左右(之后通篇假定为这个值) 但是呢orbslam的localmapping线程里有个createnewmap函数,里面对非双目点进行三角化的时候有个视差角余弦不超0.9998的限制,这个对于20cm的baseline来说...
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...
1. 定位的准确性:ORB-SLAM算法通过特征点的匹配和优化来实现相机的定位。在定位过程中,如果特征点的匹配准确度高,且优化算法能够有效地减小误差,那么定位的准确性就会相对较高。 2. 地图的准确性:ORB-SLAM算法通过不断更新地图来实现对环境的感知和建模。在地图构建的过程中,如果特征点的匹配准确度高,且地图的更...
ORB_SLAM2的视觉惯性紧耦合定位算法的优势在于可以将视觉和惯性信息相互融合,提高了定位的鲁棒性和准确性。视觉信息可以提供稀疏的特征点,用于估计相机的运动和场景的结构;而惯性信息可以提供连续的相对运动,用于纠正视觉的漂移。 总而言之,ORB_SLAM2是一种视觉惯性紧耦合定位算法,通过融合视觉和惯性信息来实现准确的定...
2 改进ORB算法 在RGB-D SLAM算法中,前端数据处理部分使用传统ORB算法对图像进行特征点检测与提取,会导致提取到的特征点分布不均匀,并且还会在图像中的某一区域出现特征点重叠的情况。特征点分布不均匀以及重叠特征点的出现会影响移动机器人运动状态的估计。针对上述问题,本文提出了一种改进ORB算法,改进ORB算法的流程如...
3. SLAM 在实时环境中,ORB算法的高效性使得其成为SLAM系统中的核心组件,帮助移动机器人进行定位和地图构建。 ORB算法的优缺点 优点 速度快:ORB算法的计算速度较快,适合实时应用。 旋转不变性:通过关键点方向计算,ORB对图像的旋转具有较强的鲁棒性。 良好的匹配效果:物体的特征描述能力强,能在复杂环境下进行准确匹配...