ORB-SLAM3通过模块化设计,实现了高效的特征点提取、跟踪、局部地图管理和回环检测。本文详细解析了其核心源码,包括主程序入口、特征点提取与匹配、姿态估计与跟踪、局部地图管理、回环检测与闭环优化以及可视化工具,旨在帮助读者快速了解其内部实现机制。 未来研究可以基于ORB-SLAM3进行更深入的优化和扩展,如集成深度学习技...
ORB-SLAM1只能针对单目相机数据进行处理;ORB-SLAM 2 增加了对于双目和RGB-D相机的处理,在回环检测模块增加了Full Global BA的处理;ORB-SLAM 3则增加了对于IMU融合的支持,兼容鱼眼相机模型,并且增加了Altas多地图的支持;同时,回环检测为了支持多地图的模式,提供了一种叫Welding BA的优化方式。ORB -SLAM的作者将上述...
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...
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...
帧(Frame),图像帧数据结构,是视觉slam中基本的传感器单元数据,在单目场景下,一帧的数据为camera某个时间戳对应的图像数据。帧的类中还包含对图像进行ORBExtractor所获取的特征点,特征描述符以及BOW(bag of words,将特征描述符向量根据k叉树结构的词汇表模型进行遍历搜索获得,便于后面的回环检测算法的需要)。帧的类抽...
https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments 很多小伙伴表示想要学习该算法,不管你要学习哪个版本,都需要先彻底弄懂ORB-SLAM2,因为这是ORB-SLAM系列的基石,没有这个基础没办法看懂ORB-SLAM3。 微信扫描购买、学习课程↓ 如果对课程有疑问,可在原文链接重磅升级!视觉SLAM必学!ORB-SLAM2源码解析第2...
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) ...
ORBSLAM(一)理解全文的前奏篇章 本篇目录 代码中的多线程 1, 计算基础矩阵和单应矩阵,加快运算速度 目的:从两个矩阵中选取最佳来恢复最开始两帧之间的相对姿态,并进行三角化得到初始地图点 2. 整个系统运行比较随机,三大模块处理顺序不确定 原因:关键帧是贯穿整个系统的血脉,跟踪线程不产生关键帧,建图和回环线程...
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...