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...
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...
ORB-SLAM Atlas 第一个完整的多地图SLAM系统,能够处理视觉和视觉惯性系统,在单目和立体配置.地图集可以表示一组不连续的地图,并在其上平滑地应用所有的制图操作:位置识别、相机重新定位、闭环和精确的无缝地图合并.这允许自动使用和组合在不同时间构建的地图,执行增量多会话SLAM.在原版ORB基础上我们添加了新的地点识别...
(4) IMU 初始化(讲解 ORB-SLAM3 采用的方法),这一步的目的是获取 IMU 参数较好的初始值:速度、重力以及 Bias。1> Vision-Only 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。
ORB-SLAM论文主体 图1 ORB-SLAM系统框架,图中显示了算法的三个线程——跟踪、局部构图与闭环检测的所有步骤。&场景识别和地图的主要组成部分。 系统框架如图所示,包括三个并行的线程:跟踪、局部地图构建和闭环回路检测。 跟踪:跟踪线程负责对每帧图像的相机位置进行定位,并决定什么时候插入新的关键帧。 局部地图构建...
>图1 ORB-SLAM系统框架,图中显示了算法的三个线程——跟踪、局部构图与闭环检测的所有步骤。另外还有场景识别和地图的主要组成部分。 我们的系统框架如图1所示,包括三个并行的线程:跟踪、局部地图构建和闭环回路检测。跟踪线程负责对每帧图像的相机位置进行定位,并决定什么时候插入新的关键帧。我们首先通过与前一帧图...
(4) IMU 初始化(讲解 ORB-SLAM3 采用的方法),这一步的目的是获取 IMU 参数较好的初始值:速度、重力以及 Bias。 1> Vision-Only 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...
不同的是,ORB-SLAM在FAST特征点的基础上又提取了ORB描述子,这种描述子在不同观测视角和不同光照条件下有鲁棒的不变性,并且计算速度比SIFT、SURF要快很多。描述子的用途是配合DBoW[2]做特征点匹配和回环检测。具体的说,每个描述子会对应词典里一个单词,词典中的单词以树状结构存储,每个单词对应一个叶节点。这个...
}// Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.// 创建SLAM系统,初始化所有系统线程并准备进程帧ORB_SLAM2::SystemSLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::RGBD,true);//定义捕获图像的对象ImageGrabberigb(&SLAM);//建立ROS节点ros::NodeHandle nh;//...
ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来优化地图的准确性。ORB-SLAM能够在多种环境下稳定工作,适用于动态场景和长时间操作,因其出色的性能和灵活性,被广泛应用于自动驾驶、增强现实等领域。