一、orb-slam3结构Atlas 表示一组未连接的地图的多地图。包含active map,non-active maps 和 DBoW2数据库。在 active map 中,Tracking 线程定位传入的帧,并由 Local Mapping 线程不断优化并与新的关键帧一起扩…
ORBSLAM(一)理解全文的前奏篇章 本篇主要介绍: (1)ORB-SLAM2系统架构图 (2)三大线程 执行步骤 (3)图解线程细节 (4)引入下篇问题点 (1)系统架构图 一句话总结: 以关键帧为血脉,贯穿整个SLAM系统 (2)三大线程 跟踪线程: (1)ORB特征提取 8层金字塔提取fast角点,划分网格保证特征点提取的均匀性; (2)通过前...
然后提取特征点的描述子(ORB-SLAM 采用),匹配特征点;此处,还可以采用光流追踪的方法; (3) 对 IMU 得到的多组 IMU 数据进行预积分,计算出两帧图像对应的 IMU 位置和 速度;
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...
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...
上面提到了共视图,这也是ORB-SLAM里的一大特色,作者借鉴了前人的这一结构,把整个系统中的关键帧都联系在一起。 作者通过构造共视图存储各个关键帧之间的关系,以便在跟踪、重定位、局部建图、回环检测等多个地方发挥其作用。 那么这究竟是个什么结构呢?其实就是一个无向加权图,以关键帧为节点,关键帧之间如果有共同...
(2) 提取相机获取的每一帧图像的特征点,然后提取特征点的描述子(ORB-SLAM 采用),匹配特征点;此处,还可以采用光流追踪的方法; (3) 对 IMU 得到的多组 IMU 数据进行预积分,计算出两帧图像对应的 IMU 位置和 速度; (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...
ORB-SLAM中对特征提取有一个很特殊的地方,就是对图像划分网格,利用四叉树结构保存提取到的特征点,从而使得图像的特征点分布比较均匀。 具体怎么实现的呢?这里就用知乎大佬小葡萄所举的例子。我们假设一张图像要提取25个特征点,将图像均匀分为4个节点,只要节点里的特征点数目不等于1或0,抑或节点数目没有超过25,那...
ORB-SLAM3整体结构梳理,作者丨成长中的菜鸟编辑丨3D视觉工坊1、整体框架1.1Tracking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
同步定位和绘图(SLAM)算法,属于导航类型,需要在传感阶段进行复杂的图像处理,以检测特征。这些算法必须实时执行,并且需要快速完成特征检测。定向FAST和旋转BRIEF,即ORB算法,于2011年推出,是其中一种较快的特征检测算法。尽管如此,成本和功耗限制意味着底层硬件必须高效运作,软件必须同样经过优化,并且为了提高开发者的工作...