接十里桃园的上篇博文《[双目相机标定和orbslam2双目参数详解](https://blog.csdn.net/weixin_37918890/article/details/95626004)》,让一个小白用很烂的相机也可以跑起来orbslam2双目。 跑的时侯啥环境啊? linux的环境,非ROSORBSLAM2,对了,就那个github上下载下来./build.sh就能编译通过的那个,地址点击https:/...
本文呈现了ORB-SLAM2,一个完整的SLAM系统,兼容单目、双目和RGBD相机,包括地图重用,回环和重定位能力。系统可以在CPU上实现实时,覆盖比较大范围的场景。包括小的手持室内环境序列,无人机在工业环境中飞行的场景,和汽车在城市中驾驶的情景。 单目和双目基于BA的后端,得到准确的轨迹估计。系统包括轻量级的定位模式,依赖于...
视频中展示的场景的一个定量比较可以从ORB-SLAM3原文中的表2,也就是在序列V101下,在ORB-SLAM2的Stereo模式下和ORB-SLAM2的StereoInertial模式下得到的ATE其实差不多(0.037和0.035.。。),所示实际演示的效果也是差不多的,但是在V103序列下的改善就明显了很多,ATE减少了一半以上啊。。。所以这个工作还是很强的!
cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git oRB_SLAM2 cd ORB_SLAM2 修改编译 线程数(不然编译时可能会卡住): vim build.sh 最后make -j 改成 make -j4 加执行权限 sudo chmod 777 build.sh 安装 ./build.sh 双目测试 在http://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku....
orb_slam2是一种基于实时单目/双目摄像头的稀疏特征点视觉SLAM系统。其工作流程包括ORB特征描述子、建图初始化和跟踪过程解析。 首先,ORB特征描述子使用旋转不变性二进制(BRIEF)算法提取关键点,在图像中生成描述子来表示这些关键点。这使得orb_slam2能够快速而准确地识别和匹配图像中的特征点。 其次,建图初始化阶段...
1. 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,光束平差法(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。
3.1 单目、近处双目和远处双目特征点 ORB-SLAM2作为一种基于特征提取的方法,在一些关键的位置上的提取进行预处理,如图2b所示,系统的所有运行都是基于输入图像的特征展开,而不依赖于双目或者RGB-D的相机。我们的系统处理单目或者双目的特征点,分成远处特征点和近处特征点两类。
如果是euroc数据集,orbslam,本人钻研较深,可以略说一二 有一种可能性很大的原因就是,orbslam跑computestereo双目三维点计算的时候没有对视差角度进行限制,可想而知的是双目的baseline一般也就20cm左右(之后通篇假定为这个值) 但是呢orbslam的localmapping线程里有个createnewmap函数,里面对非双目点进行三角化的时候有...
ORB-SLAM是基于特征点方法的完整SLAM算法,完整注释版托管于国内码云网站:http://git.oschina.net/paopaoslam/ORB-SLAM2 该算法以单目为主,但同样适用于双目和RGB-D摄像头。ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四个主线程:前端位姿跟踪、局部地图构建与优化、闭环检测与优化、显示与交互。