3.3.2 第一种顶点:待优化位姿 3.3.3 第二种顶点:不优化位姿 3.3.4 第三种顶点:3D地图点 3.3.5 添加边 在本讲中,我们以local map即局部地图线程中的图优化:localBA为例,讲解ORBSLAM2在什么情况下调用这种图优化算法,而这个算法又起到了什么样的作用。希望通过本讲,可以让读者清楚下面几个问题。如有疏漏,...
在本讲中,我们以追踪线程中的匀速模型追踪中的优化为例,讲解了ORBSLAM2中一次完整的优化流程是什么样子的。 系列更新: 勉之:ORBSLAM2中的优化(一)--g2o的使用,顶点和边的继承关系和使用 勉之:ORBSLAM2中的优化(二)-- 在跟踪线程中,使用g2o进行优化,orbslam2代码详细讲解,图优化算法代码讲解 勉之:ORBSLAM2...
ORBSLAM是一种基于优化方法的SLAM方法,与之前的基于滤波器方法有很大的不同,工程中引入了第三方库g2o,g2o是基于图优化的优化算法库。 首先了解什么是图优化,图优化是将普通的优化问题用图的方式(变量用节点表示,关系用边来表示)来表示(参考文章:g2o: A general Framework for Graph Optimization),如下最小二乘问题...
【ORB-SLAM2关键知识点梳理1】关键帧、共视图、扩展树、本质图之间的联系 一、关键帧(KeyFrame) 简而言之:关键帧是几帧普通帧中较具有代表性的一帧。 1. 作用、意义 降低局部相邻关键帧中的信息冗余度; 由于在SLAM方案中会将普通帧的深度投影到关键帧上,故一定程度上,关键帧是普通帧滤波和优化的结果,防止无...
Multicam-SLAM 采用 G2O 框架进行图优化，并针对多相机设置重新定义了目标函数。优化过程中，需要计算误差...
ORBSLAM是一种基于优化方法的SLAM方法,工程中引入了第三方库g2o,g2o是基于图优化的优化算法库。图优化是将普通的优化问题用图的方式(变量用节点表示,关系用边来表示)来表示。 void Optimizer::BundleAdjustment 3D-2D BA,在GlobalBundleAdjustemnt中调用,计算量比较大 ...
在ORB-SLAM2中，我们已经在位姿图优化之后包含全局BA优化以获得最优解。该优化可能非常耗时，因此我们在...
地图优化使用非线性最小二乘法,将位姿图中所有的关键帧和地图点作为优化变量,通过最小化重投影误差来优化它们的估计。优化后的地图可以提供更准确的位姿估计和三维地图重建。 8.回环检测与闭合:在ORB-SLAM2中,回环检测和闭合过程交替进行,以提高系统的鲁棒性和准确性。系统会在每次检测到闭环之后进行地图优化,同时,...
综上所述,ORB_SLAM2的工作流程包括图像预处理、特征点提取与描述、特征匹配、RANSAC滤除错误匹配、三角测量法获取地图的3D点、地图生成与优化以及图优化。通过这些步骤,ORB_SLAM2能够实时生成稀疏的地图并跟踪相机的运动,为机器人感知与导航提供重要信息。©...