2.1.3 优化位姿 2.2 优化的对象 2.2.1 构造顶点 2.2.2 构造边 2.3 优化的流程 2.3.1 构建优化器: 2.3.2 添加点和边 2.3.3 开始优化 2.3.4 优化结束 2.4 回答一开始的问题 2.5 总结 在本讲中,我们以追踪线程中的匀速模型追踪中的优化为例,讲解了ORBSLAM2中一次完整的优化流程是什么样子的。 系列更新:...
3.3.2 第一种顶点:待优化位姿 3.3.3 第二种顶点:不优化位姿 3.3.4 第三种顶点:3D地图点 3.3.5 添加边 在本讲中,我们以local map即局部地图线程中的图优化:localBA为例,讲解ORBSLAM2在什么情况下调用这种图优化算法,而这个算法又起到了什么样的作用。希望通过本讲,可以让读者清楚下面几个问题。如有疏漏,...
ORBSLAM是一种基于优化方法的SLAM方法,与之前的基于滤波器方法有很大的不同,工程中引入了第三方库g2o,g2o是基于图优化的优化算法库。 首先了解什么是图优化,图优化是将普通的优化问题用图的方式(变量用节点表示,关系用边来表示)来表示(参考文章:g2o: A general Framework for Graph Optimization),如下最小二乘问题...
int Optimizer::OptimizeSim3(KeyFrame *pKF1, KeyFrame *pKF2, vector<MapPoint *> &vpMatches1, g2o::Sim3 &g2oS12, const float th2, const bool bFixScale) 形成闭环时进行Sim3优化,优化目标是是两关键帧之间的相似变换矩阵 设置优化器算法 将变量(当前待优化帧的初始位姿)作为非固定节点添加进入图优化...
在ORB-SLAM2中，我们已经在位姿图优化之后包含全局BA优化以获得最优解。该优化可能非常耗时，因此我们在...
通常,只会使用一级相邻层级的共视关系及信息,而局部地图优化时用两级相邻共视关系进行优化。 2. 作用 ① 增加地图点信息,以优化地图; ② 表示关键帧之间的关系、联系的紧密程度。 3. ORB-SLAM2中的应用场景 ① 跟踪局部地图,扩大搜索范围:Tracking::updateLocalKeyFrames(); ...
一个是SLAM为NeRF训练提供位姿，然后建立稠密细腻的三维场景，一个是在NeRF里建立各种损失函数反过来优化...
ORB-SLAM2是该领域的一个基准方法,但是,ORB-SLAM2中描述符的计算非常耗时,同时除非被选择为关键帧,否则描述符不能被重用。为了克服这些问题,我们提出了FastORB-SLAM,它是轻量级和高效的,因为它是通过跟踪相邻帧的关键点,而不需要计算描述符。为此,本文提出了一种基于稀疏光流的关键点匹配方法,通过两步实现从粗到...
ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估。此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特征点。 我们用29个广泛使用的公共数据测试的结果显示,在大多数情况下,本文方案...
训练是在MegaDepth和DISK上进行,使用AdamW优化器,初始学习率为1e-3并使用余弦退火策略。测试时,使用HPatches测试集来评估图像匹配任务,使用Aachen Day-Night数据集和InLoc数据集来评估定位任务,使用ETH SfM benchmark来评估SfM性能,使用EuRoC来评估ORB-SLAM2优化效果,注意FeatureBooster并没有在这些数据集上进行微调。