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: 勉之:ORBSLAM2中的优化(一)--g2o的使用,顶点和边的继承关系和使用 勉之:ORBSLA...
【ORB-SLAM2关键知识点梳理1】关键帧、共视图、扩展树、本质图之间的联系 一、关键帧(KeyFrame) 简而言之:关键帧是几帧普通帧中较具有代表性的一帧。 1. 作用、意义 降低局部相邻关键帧中的信息冗余度; 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...
Optimizer是用来优化的类,ORB SLAM2中所有优化的方法都存放在这个类中。 优化的目的是调整位姿,如果不只想知道优化包含哪些东西,还想弄明白为什么包含这些东西,就要先弄清楚有哪些地方需要计算位姿,位姿计算按复杂程度由低到高一共包含以下四种: 1)当前帧位姿计算 2)闭环检测时两帧之间相对位姿计算 3)局部地图关键帧...
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...
在ORB-SLAM2的位姿优化后,我们包含一个全局的BA优化,为了实现一个优化方案,我们必须采用一个独立的线程,允许系统能够持续的建图,并且检测到回环信息。但是这将会再次触发全局BA优化与当前地图的合成。如果在优化运行时检测到新的循环,我们将中止优化并继续关闭循环,这将再次启动完整的BA优化。当完整的BA结束时,我们需...
1. 这是首个基于单目,双目和RGB-D相机的开源SLAM方案,这个方案包括,回环检测,地图重用和重定位。 2. 我们的RGB-D结果说明,光速法平差优化(BA)比ICP或者光度和深度误差最小方法的更加精确。 3. 通过匹配远处和近处的双目匹配的点和单目观测,我们的双目的结果比直接使用双目系统更加精确。
ORBSLAM是一种基于优化方法的SLAM方法,工程中引入了第三方库g2o,g2o是基于图优化的优化算法库。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。 void Optimizer::BundleAdjustment 3D-2D BA,在GlobalBundleAdjustemnt中调用,计算量比较大 ...
在ORB-SLAM2中,在位姿图获得一个最优结果之后,我们还融合了一个完全的BA优化。这个优化可能会很耗时,因此执行它在一个单独的线程中,允许系统继续创建地图和检测回环。然而,这为合并BA的输出和地图当前状态带来了挑战。如果一个回环被检测到当优化运行的时候,这会启动全局BA优化。当全局BA结束时,我们需要合并关键帧...
其次,面元的拼接构建是基于SLAM系统估计的位姿,这种方法可以实现O(1)时间的时间复杂度,而不会受到重建环境规模大小的影响。第三,利用优化后的位姿图实现快速的地图变换,可以使地图实时达到全局一致性。提出的面元建图系统与合成数据集上的其他最先进的方法进行比较。使用KITTI数据集和自主攻击飞行分别演示了城市规模和...
相机的位姿最终通过当前帧所获得所有MapPoint进行优化。 1.5、选择新关键帧 跟踪线程除了计算每帧的位姿,还有一个很重要的目的是确定当前帧是否可作为关键帧,我们根据下列的要求选择新的关键帧。 (1)每次全局重定位间隔至少需要超过20帧; (2)局部地图处于空闲状态,或者当前帧距离上一个关键帧超过20帧; ...