3ORB-SLAM 均匀分布的ORB特征点 ORB-SLAM中对于图像的特征提取,除了应用ORB特征提取器之外,还额外增加了让特征点尽量在图像中分布均匀的举措。 在ORB-SLAM1中的实现:将原始图像平均分成n/5个区块,n是特征点的数量。每个区块进行FAST特征点和rBRIEF描述子计算;特征...
将传统 SLAM 系统与端到端姿态估计网络集成在一起。我们提出了一种局部到全局的BA（bundle adjustment）...
目前实现SLAM的算法很多,其中ORB-SLAM以追踪效果好、地图精度高、定位稳定性好等优势脱颖而出,成为研究热点。 ORB-SLAM算法由Raúl M A等人于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics[1],且在PC的Linux系统上开放了开源ORB-SLAM系统。采用该ORB-SLAM开源算法,在PC Linux系统上较好实现了SLAM过程,但等同于PC的硬...
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-SLAM 是西班牙 Zaragoza 大学的 Raúl Mur-Arta 编写的视觉 SLAM 系统。 它是一个完整的 SLAM 系统,包括视觉里程计、跟踪、回环检测,是一种完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 系统 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-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) ...
而作为基于几何方法的计算机视觉核心技术,视觉SLAM广泛应用于元宇宙、自主移动机器人、自动驾驶车辆、增强现实、智能穿戴设备和智能无人机等领域。 近几年,业界诞生了大量优秀的视觉SLAM算法框架,其中以西班牙的萨拉戈萨大学机器人感知与实时研究组发表的ORB-SLAM2、ORB-SLAM3最知名、应用最广泛。
SLAM 系统与端到端姿态估计网络集成在一起。我们提出了一种局部到全局的BA（bundle adjustment）算法，...
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...
当然在实时性大为提升的基础上,匹配性能也在一定程度较SIFT与SURF算法降低。但是,在图像Two Views匹配对之间变换关系较小时,能够匹配性能逼近SIFT算法,同时计算耗时极大降低。ORB算法实时性在移动端设备上提供很好的应用,当下比较流行SLAM中采用较多的ORB-SLAM算法主要就是青睐于ORB算法实时性同时匹配精度并不差。