本文提出了ORB-SLAM,一种基于特征的单目SLAM系统,它能在小环境和大环境以及室内环境和室外环境中实时运行。该系统对于严重的运动抖动具有鲁棒性,支持宽基线回环和重定位,并且包含全自动初始化。基于近些年来的优秀算法,我们从头设计了一种新型系统,它在所有的SLAM任务中使用了相同的特征:跟踪、建图、重定位和回环。一...
本文实验表明,在所有的传感器配置中,ORB-SLAM3和目前文献中最佳的系统一样鲁棒,并且明显更为精确。特别地,本文的双目-惯性SLAM在EuRoC drone上获得3.5cm的平均精度,以及在TUM-VI数据集(一组AR/VR场景的代表)的房间内的快速手持运动下获得9mm的平均精度。为了有益于社区,我们开源了代码。 介绍 在过去二十年中,关于...
第二部分:介绍视觉SLAM框架ORB-SLAM2的原理和核心代码,从特征匹配、地图初始化,再到跟踪线程、局部建图线程、闭环线程、优化方法,面面俱到。 第三部分:介绍ORB-SLAM2的升级版——视觉惯性系统ORB-SLAM3的主要新增内容和代码,涵盖了IMU预积分、多地图系统、跟踪线程、部建图线程、闭环及地图融合线程等。 本书兼具...
主讲老师:曾铂,博士毕业于电子科技大学,江苏省“双创博士”,某头部IT大厂机器人技术顾问,中国计算机学会智能机器人专委会、计算机视觉专委会委员。长期从事机器人导航、视觉SLAM、深度强化学习导航方面的研究工作, 在包括IEEE Transactions等SCI期刊和国际会议上发表
本文介绍了一种名为ORB-SLAM的新型单目SLAM系统，该系统在各种环境条件下都能实时运行。ORB-SLAM具有鲁棒性，支持宽基线回环和重定位，并且提供全自动初始化。系统的核心设计是基于相同的特征用于跟踪、建图、重定位和回环，这使得系统高效、简单且可靠。ORB特征因其对视角和光照变化的鲁棒性而被采用，允许...
ORB-SLAM2后端基于单目和双目观测的BA，实现度量尺度的精确轨迹估计。系统包含轻量级定位模式，利用视觉里程计跟踪未建图区域，并匹配地图点实现零漂移定位。在29个主流公开序列评估中，ORB-SLAM2实现最高精度，是多数情况下的最精确SLAM解决方案。代码开源，旨在为SLAM社区和跨领域研究人员提供现成解决方案。...
论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system 摘要 利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题，Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候，系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。针对原来的方法中只舍弃特征...
ORB-SLAM3系列-多地图管理 : ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system 摘要 利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题,Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候,系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。针对原来...
ORB-SLAM3系列-多地图管理 作者:Liam 点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system 摘要 利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题,Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候,系统会构建一个新...