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…
ORB-SLAM3中的地图,大致上采用了ORB-SLAM1/2和ORB-Atlas的方法完成了重定位、回环和地图融合。 1. 重定位 ORB-SLAM3在重定位的策略上做了一些改进。为了保证重定位不出错,重定位常常设置了严苛的条件,保证高精准率而识别率较低。旧的方法(ORB-SLAM1/2)中当3个关键帧完全匹配上后才判定为重定位成功。然而作...
纯单目SLAM可以提供非常精确的初始地图,但是不知道尺度。所以可以加入Imu获得尺度信息。 Scale drift-aware large scale monocular SLAM证明当尺度被明确地表示为一个优化变量,而不是使用BA的隐式表示时,它收敛得更快。 在IMU初始化过程中忽略传感器的不确定性会产生较大的不可预测的误差(Fast and robust initializatio...
ImageGrabber(ORB_SLAM3::System* pSLAM, ImuGrabber *pImuGb, const bool bClahe):mpSLAM(pSLAM), mpImuGb(pImuGb), mbClahe(bClahe){}//类的初始化 void GrabImage(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg);//捕获图像,并进行跟踪 cv::Mat GetImage(const sensor_msgs::ImageConstPtr &img_msg); ...
在ORB-SLAM2及之后的实现:采用四叉树的方法,上下左右分割图像块,直到图像块数量等于目标特征点数量或者块中只有一个特征点则停止分割。 下面详解这两种实现 均分切割法(ORB-SLAM1中使用) 代码:ORBextractor::ComputeKeyPointsOld 算法步骤: 提前计算好每一层需要的...
LSD-SLAM:构建大场景的半稠密地图,但是没有对地图进行优化,精度低 SVO检测FAST特征,利用直接法跟踪特征,利用重投影误差模型来优化位姿,但是只有短期的数据关联,限制了他的精度。 DSO在检测不到特征点的场景也可以得到精准的相机定位,利用7个关键帧的局部光度误差的BA来优化位姿,利用逆深度来存储点。
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; ...
一、ORB-SLAM1 首先介绍ORB-SLAM1中的一些基本概念。 1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph: 共视图是一个加权无向图,图中每个节点是相机的位姿,如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值(论文设定为至少15个),则认为两个关键帧具有共视关系。此时两个节点之间便生成了一条边,边的权重与共视...
单目SLAM系统有7个自由度,3个平移,3个旋转,1个尺度因子 [6]。因此,闭合回环,我们需要计算从当前关键帧Ki到回环关键帧Kl的相似变换,以获得回环的累积误差。计算相似变换也可以作为回环的几何验证。 我们先计算ORB特征关联的当前关键帧的地图云点和回环候选关键帧的对应关系,具体步骤如第3部分E节所示。此时,对每个...
一、ORB-SLAM1 首先介绍ORB-SLAM1中的一些基本概念。 1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph: 共视图是一个加权无向图,图中每个节点是相机的位姿,如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值(论文设定为至少15个),则认为两个关键帧具有共视关系。此时两个节点之间便生成了一条边,边的权重与共视...