mpCamera属于ORB_SLAM3::GeometricCamera。(抽象一个相机模型)ORBSLAM3 --- 相机抽象模型_Courage2022的博客-CSDN博客RH = SH / (SH + SF); orb3中选用H或F矩阵的阈值为0.4,更偏向于用H矩阵恢复平面。而3中阈值为0.5。 所以我猜测不是这部分的问题导致3的初始化比2容易,可能是前面特征点提取与匹配方法有...
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...
ORBSLAM3:采用暴力匹配的方式,在全局使用knn搜索,只查找与当前左目描述子距离最近和次近的右目描述子,只要满足Lowe's Law就可以送去三角化计算关键点所对应的地图点。 三角化的这部分在ORBSLAM2中只用于跟踪,根据两帧匹配好的图像进行计算地图点的坐标,这里把他用于双目匹配计算深度;我在EUCM双目鱼眼中计算深度的...
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 ORB-SLAM2 相关改进代码汇总 论文发表于2017年的IEEE Transacti...
ORB-SLAM3的回环检测方法相比于2的有所改进,首先确定的一个地方是:即使系统中存在子地图,我们也只会存储唯一的一个BOW数据集,而每个关键帧都会存储各自所在的子地图,以此来加以区分。 具体的回环检测策略大体上与ORB-SLAM2并无太大的区别,即: a. 将tracking阶段判断为关键帧的帧插入回环检测线程中,转换为BOW向...
ORB-SLAM3基于ORB-SLAM2以及ORB-SLAM-VI进行改进,上图是其系统框图。这基本上保持了与ORB-SLAM2类似的框架,同时增加了前述的几个创新点,接下来对其中主要步骤需要进行简要说明。 Atlas(地图集) 所谓Atlas就是一种多地图的表示形式,多地图由不相连的地图组成。可以看到,它由active map以及non-active map组成。其...
ORB-SLAM3特点 支持视觉、视觉加惯导、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。 基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最大后验估计(包括IMU初始化时)。因此不管是在大场景还是小场景,室内还是室外都能鲁棒实时的运行,精度上相比于上一版提升了2到5倍 ...
总体来说,ORB-SLAM3的流程和ORB-SLAM1/2非常相似,对于ORB-SLAM系列熟悉的同学应该很容易上手;相机模型的抽象处理,使得SLAM位姿求解过程和相机成像模型解耦,理论上支持绝大多数成像模型的相机;通过对于IMU的支持,ORB-SLAM系列加入了VI-SLAM的大家庭,也表明多传感器融合的SLAM是目前一大发展趋势;多地图的机制有利于跟...