ORB-SLAM提出一种自动初始化流程,能够根据场景自动的选择模型(Homography or Fundamental),当初始化质量不好的时候则延迟初始化。本文对初始化过程中的诸多细节进行了总结。本文属于个人记录,比较乱。 1. 初始化流程 Step 0. 选定一个参考帧,提取ORB特征 选择标准:提取到的ORB特征数量足够多>100个
最近开始学习下ORB_SLAM2源码,边阅读边记录下自己的理解,首先来一个大致初始化流程图,阅读从mono_euroc.cc开始。 Tracking::MonocularInitialization(); 1.第一帧刚来,未构造初始化器,则构造 (如果是单目初始器mpInitializer为空,即第一次进行初始化,并且特征点数>100,得到用于初始化的第一帧:) 2.第二帧(当前...
将初始化的第一帧图像作为世界坐标系,并创建初始化地图点。 if(mpInitializer->Initialize(...) // 二、单目初始化 |—— thread threadH(&Initializer::FindHomography,..); |—— Normalize(mvKeys1,vPn1, T1); |—— cv::Mat Hn = ComputeH21(vPn1i,vPn2i); |—— currentScore = CheckHomography...
1 通过匹配选取两个可以作为起始两帧的初始帧 2 根据匹配计算两帧之间的位姿 3 三角化测量初始的特征点云深度,进而获得点云地图。 4 BA优化初始点云 在初始化后,单目模式和双目及RGBD模式一样,都是通过PNP来计算位姿。 下面,说一下初始化算法的步骤: 第一阶段:选取两个可以作为起始两帧的初始帧 这一阶段做...
以ORB-SLAM 论文为参考 对于任何一个单目 SLAM 系统来说,在系统运行之初都要进行初始化,其目的在于,要计算出某两帧的相对位姿,以此来通过三角化得到一些初始 MapPoints,从而得到一个初始的 Map,这样之后的跟踪也好优化也好都在这个基础上进行。在 ORB-SLAM 之前的单目 SLAM 系统的初始化,往往需要依赖真实场景中某...
它是基于优化和滑动窗口的VIO ,使用IMU预积分构建紧耦合框架,同时还有自动初始化,在线外参标定,重定位,闭环检测,以及全局位姿图优化功能。VINS-Mono是基于单目视觉惯性系统的实时SLAM框架,是目前非常先进的单目 VIO 算法,更是视觉与IMU的融合中的经典之作,其定位精度可以媲美...
粗略统计了下,单目ORB-SLAM2中主要有四个地方涉及到了字典,以下介绍其函数细节。 一 系统初始化时,加载字典bin或者txt文件 在mono_tum.cc的main函数中,对SLAM系统初始时(主要创建了SLAM系统,初始化了各个线程,为能够处理每帧图片做准备)。 ORB_SLAM2::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::MONO...
开源代码包括前期的ORB-SLAM和后期的ORB-SLAM2。第一个版本主要用于单目SLAM,而第二个版本支持单目、双目和RGBD三种接口。 特点 ORB-SLAM是一个完整的SLAM系统,包括视觉里程计、跟踪、回环检测。它是一种完全基于稀疏特征点的单目SLAM系统,其核心是使用ORB(Orinted FAST and BRIEF)作为整个视觉SLAM中的核心特征。
视觉SLAM仅仅通过一个单目相机就能够完成。单目相机也是最便宜也是最小巧的传感器设备。然而深度信息无法从单目相机中观测到,地图的尺度和预测轨迹是未知的。此外,由于不能从第一帧当中进行三角测量化,单目视觉SLAM系统的启动往往需要多个视角或者滤波技术才能产生一个初始化的地图。最后,单目SLAM可能会造成尺度漂移,以及在...