算法或神经网络人脸或物体检测技术试图找到属于一组确定项目的事物,而视觉SLAM则不同,它没有这样一组预定义的项目。此外,SLAM会逐帧跟踪对象。这个过程很复杂,因为代理(可能也包括对象)是移动的,而且对象的外观在每一帧中都会发生变化,变得模糊、光照改变,或者出现缩放、平移或旋转。与此同时,前端处理必须跟上帧率。
5. ORB-SLAM对ORB特征的改进 ORB-SLAM中并没有使用OpenCV的实现,因为OpenCV的版本提取的ORB特征过于集中,会出现扎堆的现象。这会降低SLAM的精度,对于闭环来说,也会降低一幅图像上的信息量。具体的对ORB-SLAM的影响可以参考我的另一篇文章 杨小东:[ORB-SLAM2] ORB特征提取策略对ORB-SLAM2性能的影响 ORB-SLAM中...
AR游戏开发：实时定位增强游戏体验，打破虚拟与现实界限。结语 改进ORB-SLAM在嵌入式系统中的表现，不仅是理论探索，更是推动技术进步的实际行动。随着硬件迭代，更多优化策略将涌现，为计算机视觉领域注入新的活力。开发者们，让我们携手并进，共创未来科技新篇章！在嵌入式系统上实施与优化ORB-SLAM，挑战与机遇并存。从...
针对以上ORB-SLAM源代码只能运行在PC而无法在嵌入式开发板上运行,且其构建的点云图太稀疏无法满足移动机器人路径规划要求的问题,本文对此进行了较大改进,保留ORB SLAM部分源码并做出修改,移植到嵌入式开发平台,修改地图构建中的耗时部分,增加基于栅格地图实时轨迹显示部分。移植到普通嵌入式开发板后的ORB-SLAM,不仅大大...
我们证明,通过这种方法,可以改进ORB-SLAM3的地图合并性能。基于这些结果,VPR领域的研究人员可以评估其方法在SLAM系统中的潜力。 视觉同时定位与地图构建(Visual Simultaneous Localization And Mapping,简称SLAM)是自主系统的关键技术。它在机器人、自动驾驶和增强现实等领域有着广泛的应用。在SLAM中,一个代理(agent)旨在...
2 改进ORB算法 在RGB-D SLAM算法中,前端数据处理部分使用传统ORB算法对图像进行特征点检测与提取,会导致提取到的特征点分布不均匀,并且还会在图像中的某一区域出现特征点重叠的情况。特征点分布不均匀以及重叠特征点的出现会影响移动机器人运动状态的估计。针对上述问题,本文提出了一种改进ORB算法,改进ORB算法的流程如...
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 ORB-SLAM2 相关改进代码汇总 论文发表于2017年的IEEE Transactions on Robotics,论文名称《ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM...
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 为方便点击链接,我们整理了pdf版本,在公众号后台回复:ORBSLAM
首先回顾一下历史:ORB-SLAM首次在2015年被提出,它的改进版ORB-SLAM2在2017年被提出,同年提出了ORB-SLAM-VI,时隔3年,ORB-SLAM3横空出世,朋友圈、学术群里到处都在热议这个挂在Arxiv才不到3天的论文。好奇心的驱使下,本人偷瞄了一下论文,就在这里总结一下吧。
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 为方便点击链接,我们整理了pdf版本,扫描下方二维码,关注后回复:ORBSLAM ...