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,...
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:...
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...
由于在SLAM方案中会将普通帧的深度投影到关键帧上,故一定程度上,关键帧是普通帧滤波和优化的结果,防止无效和错误信息进入优化过程; 面向后端优化的算力与精度的折中,提高计算资源的效率。 2. 选择 本身的质量高:清晰的画面、特征点数量充足、特征点分布均匀等; ...
- **最优化6**：仅知相机位姿，通过相似变换矩阵优化位姿。5. **特征匹配**：利用ORB特征匹配找到对应3D点（最优化7）：- **最优化7**：已知2D点和部分3D点，求其他2D点对应的3D点。通过这些最优化策略，你可以逐步构建和优化ORB-SLAM流程。例如，从帧1和2开始，通过最优化4确定关键帧位置和...
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...
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...
ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确。因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色。这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化。 一、为什么要优化 因为摄像机标定(camera calibration)和追踪(tracking)的精度不够。摄像机标定的误差会体现在重建中(比如三角法重建时...