从图中可以看到PTAM和LSD-SLAM是如何在平面内初始化所有的点,然而我们的方法则等到存在足够视差时,由基础矩阵正确初始化。 跟踪 在本节中,我们描述了跟踪线程的步骤,它对相机的每一帧位姿进行跟踪。相机位姿优化(在若干步骤中提及)由仅运动估计的BA组成,其描述见附录。 A.ORB特征提取 我们使用1.2的比例因子在8个...
d, ORB-SLAM2在步骤4求解尺度时,对\beta_{10\times1}设置了3种不同的假设方法,得到3种P_i^c,所以上一步需要求得3组不同的R,t和rep_error,比较3组中的rep_error,选择误差最小的那一组R, t作为EPnP的最终结果。 到此EPnP算法大功告成! 二、相关代码详解 根据第一部分的算法原理,主要讲解与上述算法...
基于此算法的优良性质提出了一种基于图像特征提取与检测的改进ORB-SLAM算法,运用阈值的思想剔除噪声关键点,在后端工作中引入闭环检测策略优化位姿获得较精确的相机轨迹图。试验证明,与传统视觉SLAM轨迹跟踪算法相比,该算法提高了轨迹跟踪稳定性与精度。 张良桥, 陈国良, 许晓东, 等. 一种用于图像特征提取的改进ORB-SLAM...
ORB-SLAM2假设我们针对双目相机预先进行了极线矫正,但是很多时候由于无法保证左右目相机光轴的绝对平行,极线矫正的效果也往往不好;而有些时候,我们需要使用两个参数不同的相机进行观测,而ORB-SLAM2无法兼容这类双目相机,如类似RGB-D相机中焦距、分辨率相差巨大的彩色相机+近红外相机,如果将彩色图像和近红外图像组成双...
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) ...
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...
此外,还有一个优点就是ORB-SLAM系列仍然在不断更新,比如2020年推出的ORB-SLAM3,就新增了视觉+IMU紧耦合、多地图系统、抽象相机模型、地图保存加载等等新功能,其定位精度和鲁棒性综合效果碾压了同类算法,一经推出就成为VIO中的天花板。量化对比数据见下 ORB-SLAM3课程已经成功开设了2期,受到不少学员的支持和好评(...
ORBSLAM(一)理解全文的前奏篇章 本篇主要介绍: (1)ORB-SLAM2系统架构图 (2)三大线程 执行步骤 (3)图解线程细节 (4)引入下篇问题点 (1)系统架构图 一句话总结: 以关键帧为血脉,贯穿整个SLAM系统 (2)三大线程 跟踪线程: (1)ORB特征提取 8层金字塔提取fast角点,划分网格保证特征点提取的均匀性; ...
ORBSLAM首先将所有的金字塔图片沿着threshold的边界扩展了3。其实就是下图中红色虚框的样子：之后，将这个...
[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… ...