ORB-SLAM是一个完整的SLAM工程,源码在GitHub上已经有4.4K+Star了,不得不给西班牙小哥献上膝盖。 最近把它的论文重温了一遍,再配上源码,那感觉简直不要太酸爽。网上已经有各路大神把ORB-SLAM“剥皮抽筋”,今天我也鼓起勇气对它动刀了,这里就它的一些独到特性做一下总结吧。 1 系统框架 ORB-SLAM主要由三个并发...
位置识别是SLAM系统的一个关键模块，其用于回环（即检测传感器何时返回已建图区域，并且纠正探索过程中的...
ORB123的系统框架对比 首先,系统的入口文件是:http://System.cc, 自己新写接口,ros的接口,都是从这个函数文件进行调用。 http://System.cc ORB_SLAM3::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM3::System::RGBD,true); ./Examples/Stereo-Inertial/stereo_inertial_realsense_D435i Vocabulary/ORBvoc.txt ./...
因为单目相机不能获取深度信息,所以单目SLAM得通过初始化确定尺度并且得到一个初始地图。 前面解释了怎样对图像进行特征提取,而在ORB-SLAM中,初始化提取的特征点设定为一般图像帧的两倍,但是如果提取的特征点不够(<100)或者匹配对不够(<100),都要找新的两帧重新进行初始化。 一旦找到了满足要求的前后两帧图像,就...
1 系统框架 ORB-SLAM主要由三个并发进程组成:跟踪、局部建图和回环检测,下图是论文中给出的系统框图,很直观地展现了各模块的功能和步骤。 其中,Tracking是这里面的主进程,它负责对每一帧相机的定位和跟踪,通过特征匹配对相机在正常运作和跟丢的情况下进行位姿估计和优化。
采用ORB-SLAM 经典框架纯视觉初始化流程,按照关键帧速率 4Hz 持续运行2s,然后我们可以得到按比例缩放的地图,包括 10 个关键帧以及上百个地图点,然后通过 Visual-Only BA 进行优化。2> Inertial-Only 这一步目的是获得 IMU 参数最优估计。利用前述单目视觉 SLAM 初始化后稳 定运行的数据,以及这些关键帧之间的 ...
上图为ORB-SLAM3的系统框架图,可以看出新增部分如下: 1Atlas(地图集) 如图中所示,tlas包括一系列分离的地图组成的多地图表示(包括active map 和 non-active-map).一个active map(活动地图)表示当前位于的map,racking线程向其中传入帧,由local mapping不断优化以及增加新的关键帧扩大规模.其地图为active-map, DBOW...
上图为ORB-SLAM3的系统框架图,可以看出新增部分如下: 1Atlas(地图集) 如图中所示,tlas包括一系列分离的地图组成的多地图表示(包括active map 和 non-active-map).一个active map(活动地图)表示当前位于的map,racking线程向其中传入帧,由local mapping不断优化以及增加新的关键帧扩大规模.其地图为active-map, DBOW...
ORB-SLAM系统框架包括三个主要模块:特征提取模块、特征匹配模块和位姿估计模块。 1.特征提取模块:该模块使用ORB特征描述符提取图像中的关键点,并计算每个关键点的描述符。 2.特征匹配模块:该模块根据提取的特征描述符,通过暴力匹配算法进行特征匹配,寻找图像之间的相似区域。 3.位姿估计模块:该模块根据匹配的特征点对...
ORB-SLAM3整体结构梳理 成长中的菜鸟 编辑丨3D视觉工坊 1、整体框架 1.1 Tracking 模块 处理传感器信息并实时计算当前帧在激活地图中的姿态。同时该模块也决定了是否将当前帧作为关键帧。在视觉-惯性模式下,通过在优化中加入惯性残差来估计刚体速度和 IMU 偏差。当追踪丢失时,tracking 线程会尝试在 Atlas 地 图中重...