ORB-SLAM2核心模块解析 追踪线程(Tracking) 追踪线程是ORB - SLAM2系统的核心模块之一,主要负责实时处理每一帧图像,进行特征匹配、运动模型估计和关键帧判定,以确定相机的当前位置。 特征匹配 在追踪线程中,特征匹配是基础步骤。系统会提取当前帧和参考帧的ORB特征,然后通过描述子匹配的方式找到两帧之间的对应特征点。常用的
一、算法原理解析 ORB-SLAM2针对PnP问题,使用了RANSAC, EPnP两种算法共同求解位姿 Tcw 。为了得到更加准确的值,在RANSAC算法框架下迭代使用EPnP算法,最后获得误差最小的 Tcw。 RANSAC步骤---cv::Mat iterate() 该算法详解可查看RANSAC算法, 步骤1:粗求位姿mTcw---double compute_pose() 在3D-2D匹配点中随机选取...
ORB-SLAM2算法分析及代码解析-简介-01 两人从2012年到2016年开发的目前state of art的SLAM算法,并实现了开源。该算法是基于特征点SLAM的巅峰之作,它结合了ORB特征、DBOW2视觉词袋法,多线程共同实现追踪Tracking、局部建图LocalMapping(关键帧KeyFrameshe和地图点Mappoints的维护)、及闭环检测(LoopClosing)。接下来将从...
本讲主要介绍ORB-SLAM2框架,以及代码结构。 1.ORB-SLAM框架 先上一个ORB-SLAM三线程图片。在下图中我们很清楚的看到传入智能推荐语音特征提取: MFCC的理解 文章目录 1. 一般wav提取特征的方式: 2. 什么是MFCC: 3. 什么求倒谱: 4. 什么是频谱的包络: 5.如何获取频谱的包络: 1. 一般wav提取特征的方式: ...
ORB-SLAM2简介及学习规划第17讲:ORB特征点提取第18讲:ORB特征点均匀化第19讲:特征匹配核心思路第20讲:词袋的原理及应用第21讲:地图点、关键帧、图结构第22讲:地图初始化的意义及单目模式地图初始化第23讲:双目模式地图初始化第24讲:跟踪线程流程及目的第25讲:第一阶段跟踪方法第26讲:第二阶段跟踪方法第27讲:...
ORB-SLAM2系列之详解PnPsolver类 算法原理解析中，针对PnP问题，使用RANSAC与EPnP两种算法共同求解位姿。在RANSAC框架下迭代使用EPnP算法，通过随机选取4个匹配点对，使用EPnP算法求得粗略位姿，再将所有3D-2D点重投影为2D点，计算重投影误差。误差阈值根据特征点金字塔层数不同而变化。依据局内点数量判断是否...
https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_comments VSLAM系列原创01讲 | 深入理解ORB关键点提取:原理+代码 接上回继续。。。 小白:我们计算出来的这个角点具体怎么用呢? 师兄:在关键点部分我们根据灰度质心法得到关键点的旋转角度后,在计算描述子之前我们会先用这个角度进行旋转。如下图所示P为圆形区域...
本书系统介绍以相机和惯性测量单元为主传感器的视觉、视觉惯性SLAM算法。 本书通过选取该领域有代表性的两个开源项目ORB-SLAM2、ORB-SLAM3,从原理阐述、公式推导、代码解析和工程经验等多个维度,对SLAM技术进行全面的解读。 第一部分:介绍SLAM的部分基础知识,包括编程及编译工具、常用的数学基础知识、相机成像模型、对...
【高清中文】ORB_SLAM2源码详解共计10条视频,包括:1.1预备知识 Ⅰ、1.2预备知识 Ⅱ、1.3Bag of Words等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
[SLAM知识星球]ORB_SLAM2课程笔记.pdf,ORB_SLA M2 课程笔记整理 1. ORB_SLA M 2特点 2. ORB_SLA M2 框架 2.1 主体框架 2.2. 数据输入的预处理 3. TUM 数据集 3.1 ORB_SLA M2 在TUM数据集上的表现 3.2 TUM RGB-D 数据集 简介 3.3 运行时的预处理 理解代码的预备知识 1. 不同