\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...
2.特征匹配: |—— MonocularInitialization(); // 单目初始化函数 |—— int nmatches = matcher.SearchForInitialization(...) // 一、特征匹配 (1)提取匹配点:在当前帧图像中,以参考帧特征点坐标为圆心,r(这里是100)为半径搜索匹配点,选出最优和次优两个点(描述子之间的距离最小和次小的); ...
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...
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。
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...
2.单目追踪过程中地图点从哪里来,即单目地图点补充? 单目初始化+局部地图中地图点创建。 3.为什么不PNP呢? [1]匀速运动模型进行特征点匹配,如果有足够数量的匹配,直接pose only BA, PnP没有必要了,PnP还得RANSAC,得到的结果也不一定使得所有匹配点重投影误差最小,还不如直接Pose Only BA. ...
1.我们提出了Orbeez-SLAM,这是第一个实时单目视觉SLAM,它无需预训练,提供密集的地图,专为空间人工智能应用而定制。 2.通过结合视觉里程计和快速NERF框架,我们的方法实现了实时推理,并生成了密集的地图。 3. 我们广泛验证Orbeez-SLAM在挑战性基准方面具有最先进水平(SOTA)的基线,显示出卓越的定量和定性结果。