更快的SLAM轨迹偏离地面的距离更远,在红色标记的位置跟踪失败。 相对地图的定位精度 ●总结 这项工作提出了一个基于ORB-SLAM2扩展,通过一个地图保存功能的视觉SLAM系统。在原始的功能的基础上进行了扩展功能,使系统可以作为一个SLAM模块在慢速驾驶条件下建图。而后在更高的速度下进行定位,从而获得更精确的轨迹估计。
SLAM轨迹与真值有误差。定位和SLAM的轨迹一致 图7 : KITTI序列01。轨迹真值(灰色),10m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和36m/s行驶时的定位(橙色)。SLAM轨迹与真值有误差。定位与SLAM轨迹有一段曲线存在的额外的误差。 图8 : TUM数据集户外场景。SLAM轨迹(蓝色)和定位(橙色)。定位和SLAM轨迹相近 图9 : TUM数据集室...
轨迹真值(灰色),8m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和36m/s行驶时的SLAM轨迹(橙色)。SLAM轨迹与真值有误差。定位和SLAM的轨迹一致 图7 : KITTI序列01。轨迹真值(灰色),10m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和36m/s行驶时的定位(橙色)。SLAM轨迹与真值有误差。定位与SLAM轨迹有一段曲线存在的额外的误差。 图8 : TUM数据集...
轨迹真值(灰色),8m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和36m/s行驶时的SLAM轨迹(橙色)。SLAM轨迹与真值有误差。定位和SLAM的轨迹一致 图7 : KITTI序列01。轨迹真值(灰色),10m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和36m/s行驶时的定位(橙色)。SLAM轨迹与真值有误差。定位与SLAM轨迹有一段曲线存在的额外的误差。 图8 : TUM数据集...
这项工作提出了一个基于ORB-SLAM2扩展,通过一个地图保存功能的视觉SLAM系统。在原始的功能的基础上进行了扩展功能,使系统可以作为一个SLAM模块在慢速驾驶条件下建图。而后在更高的速度下进行定位,从而获得更精确的轨迹估计。(低速建图,快速可定位的SLAM功能)可用于室外和室内环境中的定位。实验结果表明,在特征丰富的...
最后保存的轨迹文件CameraTrajectory.txt的每一行对应着一个输入帧的Rwc与twc。3. Tracking.cc 跟踪线程是系统的第一个线程,在System初始化时用到了Tracking类的构造函数,并且前文分析看到位姿的获取实际是调用了Tracking类的方法。 1)ORB_SLAM2::Tracking的构造函数 Tracking::Tracking(System *pSys, ORBVocabulary*...
void System::SaveTrajectoryKITTI(const string &filename)按照KITTI数据集的格式将相机的运动轨迹保存到文件中 int System::GetTrackingState()获取追踪状态 vector<MapPoint*> System::GetTrackedMapPoints()获取追踪到的地图的 vector<cv::KeyPoint> System::GetTrackedKeyPointsUn()获取追踪到的关键帧的点 ...
tracking线程 Tracking线程的主要工作是从图像中提取ORB特征,根据上一帧进行姿态估计或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新的关键帧,将这些关键帧送给localmapping线程 1. 基本流程 首先从主线程system中的Grab
测试的是ORBSLAM2关掉闭环检测功能之后保存的轨迹 测试工具：EVO：https://github.com/MichaelGrupp/evo...
使用matlab画ORBSLAM2运行保存的轨迹文件:对产生的轨迹进行绘制,保存的KeyFrameTrajectory.txt格式.保存的格式为时间戳+平移+旋转.绘制轨迹其实只要有平移就行了,因为在图上体现不出一个点的方向 slam2019-03-06 上传大小:3KB 所需:5积分/C币 【目标定位】基于matlab扩展卡尔曼算法SLAM(运动轨迹+误差 )【含Matlab...