ORB-SLAM2:主要依赖于视觉信息进行定位和地图构建,不支持语义信息的输入和处理。 ORB-SLAM3:支持语义信息的输入和处理,可以将语义信息与视觉信息相结合,提高SLAM系统的鲁棒性和精度。 四、多相机系统 ORB-SLAM2:虽然支持单目、双目和RGB-D相机,但在多相机系统的建图和定位方面没有特别的优化。 ORB-SLAM3:支持多...
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...
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...
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...
5)除前端差别较大外(比如光流与ORB、滑窗与局部地图),虽然都是预积分,二者后端算法与实现亦有较大不同(李代数与四元数参数化不同、积分方式不同、g2o与ceres实现差别等),因此造成性能差异的原因较复杂。 5、 VI ORB-SLAM初始化与VINS初始化对比(将vi orb-slam初始化方法移植到vins中) ...
ORB-SLAM3是基于ORB-SLAM2和ORB-SLAM-VI建立的。它是一个多地图,多会话的系统,能够工作在纯视觉或者视觉惯导模式,可使用单目,双目或者RGB-D相机,使用针孔和鱼眼相机模型。下图是系统主要的组成部分: Atlas:是一个多地图表示,由一些不连续的地图组成的集合表示。有一个活动地图,跟踪线程在其中定位传入帧,并通过局...
https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments/tree/dense_map 后面会持续更新,会增加双目稠密地图与多地图系统,只能工作之余写代码,可能还有点糙,但是比2的代码写的会好一些 以下为2的版本 ——— 高博曾经在他的github上提供过,但因为大佬时间少,并没有将回环加入到稠密地图,现提供一个可...