\begin{array}{*{20}{c}} {{s_2}{t^ \wedge }{x_2} = {s_1}{t^ \wedge }R{x_1} \Rightarrow {s_2}{x_2}^T{t^ \wedge }{x_2} = {s_1}{x_2}^T{t^ \wedge }R{x_1}} \\ \Downarrow \\ {{x_2}^T\underbrace {{t^ \wedge }R}_E{x_1}{\text{ = }}0} \e...
// 函数包含关系—— main() |—— SLAM.TrackMonocular(im,tframe); |—— mpTracker->GrabImageMonocular(im,timestamp); |—— Track(); |—— MonocularInitialization(); // 单目初始化函数 单目初始化流程图 1.新建初始化器:获取相机内参矩阵和参考帧特征点,设置估计误差和RANSAC迭代次数 mpInitializer ...
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...
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样确定的物体(eg. MonoSLA...
单目初始化计算整体流程如下: 第1步 图像帧筛选 第2步 图像帧投影获取匹配点 第3步 匹配点归一化 第4步 计算H矩阵和F矩阵并评分 第5步 重建R和t 第6步 三角测量 第7步 地图初始化 01 图像帧筛选 ORBSLAM2使用连续两帧图像进行系统初始化,得到F或H矩阵,从而恢复相机姿态R和t,进而计算得到初始地图点;因此...
因为单目相机不能获取深度信息,所以单目SLAM得通过初始化确定尺度并且得到一个初始地图。 前面解释了怎样对图像进行特征提取,而在ORB-SLAM中,初始化提取的特征点设定为一般图像帧的两倍,但是如果提取的特征点不够(<100)或者匹配对不够(<100),都要找新的两帧重新进行初始化。
3 单目初始化 因为单目相机不能获取深度信息,所以单目SLAM得通过初始化确定尺度并且得到一个初始地图。 前面解释了怎样对图像进行特征提取,而在ORB-SLAM中,初始化提取的特征点设定为一般图像帧的两倍,但是如果提取的特征点不够(<100)或者匹配对不够(<100),都要找新的两帧重新进行初始化。
单目少pose，而双目正常：对于ORB而言，单目相机需要进行单目初始化，往往第二帧并不能给出一个估计，...
orb-slam是15年出的一个单目SLAM,也可以说是单目中做的非常好的一个实现。另一方面,他的代码也极其清爽,编译十分贴心,十分注 重我等程序员的用户体验,受到了广大欢迎。前几天,orb-slam作者推出了orb-slam2,在原来的单目基础上增加了双目和RGBD的接口,尽管 地图还是单目常见的稀疏特征点图。于是我们就能通过各种...