无人机的自主导航需要无人机的位置信息、姿态等,在空旷的室外环境,一般需要基于GNSS系统进行位置信息的获取与无人机导航。 但在室内等无GNSS的情况下,我们就需要其他的手段来实现。 在我们确定自己的位置时,一般是通过地图定位+环境地物相对定位来实现。近些年由于实际的需要,地图构建与同步定位(SLAM)技术被人们提出并...
视觉SLAM是一种基于视觉传感器的 SLAM 系统,与激光传感器相比,视觉传感器具有成本低、保留环境语义信息的优点,能够与深度学习进行大量结合。ORB-SLAM系列算法是视觉SLAM中具有最广泛关注与应用的算法。ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉+惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目、双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。在...
我们将介绍一种基于关键帧的SLAM系统,可以让地图复用,用可识别的特征点构建地图。我们的系统在一个不变的视角下实时执行本地化操作和闭环控制。我们也加入了消减机制减少地图中冗余的关键帧。这个系统有足够的能力复用地图,并可以用于识别系统。 1. 简介 相机的位姿估计和真实世界的几何重构的主要问题是观测问题,这在...
ORB-SLAM系列算法是视觉SLAM中具有最广泛关注与应用的算法。ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉+惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目、双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。在大场景/小场景、室内/室外,ORB-SLAM3都能鲁棒地实时运行,被广泛应用于商业化产品中。 03 学习难点 在学习ORB-SLAM3过程中,需要掌握...
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作为移动机器人实现智能化的关键技术,同步定位与地图创建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)[1]在移动机器人的自主导航、自主控制中发挥着重要的意义。随着视觉传感器[2]的发展,视觉SLAM在移动机器人中的应用越趋普遍。视觉信息与惯性导航系统相结合,可以避免移动机器人对有源信号的依赖,更满足于无源条件下的...
索引词:SLAM,定位,重定位,自动驾驶,地图,ORB-SLAM2 介绍 掌握自动驾驶技术对于汽车行业和学术界是一个持续性的挑战。为了导航的安全性,自动驾驶汽车需要建立一个环境的准确模型,并具备估计自身位置的能力。在这项工作中,我们的目标是实现在已经行驶过并建立地图的路径上准确定位车辆(在地图上的)位置的功能。作为应用...
ORB-SLAM(ORB with Simultaneous Localization and Mapping)是一种同时定位与地图构建的方法,适用于自主导航和机器人视觉。它结合了 ORB 特征提取和 SLAM(同步定位与地图构建)算法,可以在实时处理图像的同时,估计相机的位姿(位置和姿态)以及构建环境地图。 2.ORB-SLAM 的位姿计算方法 ORB-SLAM 的位姿计算方法主要基于...
1.一种基于ORB_SLAM2的无人机自主导航方法,其特征在于,包括如下步骤: (1)ORB特征点提取 ORB特征点提取由两部分组成:FAST角点和BRIEF描述子 在检测角点的时候对于每一个待确定的像素,直接检查圆周上第1,5,9,13四个位置上像素点灰度,只有当这四个像素灰度值满足要求值得个数不少于三个,当前检测像素有可能是一...
同时,车辆可以定位自身相对于此地图的位置(SLAM)。当这些局部地图被保存在一个固定的全球导航卫星系统(GNSS)中,行驶在已经建图区域上的车辆只需定位自己在上述地图中的位置,就可以得到自身的全球位置估计。在SLAM的过程中,错误的定位会导致地图的不连续,从而阻碍进一步的定位或重新定位。纯定位模式可以节省计算资源,并...