1、首先需要关闭正在执行的全局BA 2、更新与当前帧的共视关键帧,共同观测不小于15个点。 3、为共视图关键帧各保留两个姿态,一个是原始姿态,一个是经回环校正以后的姿态 4、利用校正后的姿态将共视图关键帧所有地图点的位置全部更新,即利用旧姿态投影回像平面,再用新姿态投影到三维空间。 5、更新当前帧共视图中...
回环检测是SLAM中有效降低全局误差,构建全局一致地图的关键模块。跟踪丢失的时候,还可用于重定位。根据综述文献[1],检测回环的方法有image-to-image, map-to-map, image-to-map三种方法。相比之下,image-to-image方法,也称为appearance-based基于外观的方法,具有更好的大场景适应性。现阶段,在image-to-image的方...
orbslam3自制双目数据集回环演示, 视频播放量 311、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 视汝等如食, 作者简介 ,相关视频:完了,在家里发射SpaceX星舰模型把发射台烧化了,自从用了Neovim 鼠标我已经扔了,查克拉玩具!威尔特M1911半金清
回环融合(fusion) 这里有一个隐含假设,即误差随着时间不断累积,相对而言,我们更信任之前的信息而不是当前的信息。这部分主要是把回环帧的信息融合到当前帧里面,包括匹配的特征点对应的三维信息(深度、尺度等),世界坐标系下的位姿(通过Sim3的结果转化过去)等等。融合也包括回环帧的邻域和当前帧的邻域。 全局优化 全...
推荐像ORB-SLAM一样,BoW只用来快速筛选图像,后续需要通过其它方法一一验证、严格验证。如果回环选错了,那,就跪了。 如果场景特征很少,或者重复的特征太多,比较难办。 在稠密点云重建中,如果场景本身有丰富的几何纹理,那么可以利用两帧之间(包括相邻位置)的三维点云匹配去验证回环。如果匹配的误差足够小,那么回环是比...
检测回环的方法主要有三种：image-to-image、map-to-map和image-to-map，其中，基于外观的image-to-image方法在大场景适应性上表现更佳。目前，常用的方法是基于视觉词袋的方法，特别是针对BRIEF特征的DBoW2方法，以及其改进版DBoW3。以下是对DBoW及其在ORB-SLAM中应用细节的总结。回环检测的评价指标 在...
3版本的rgbd稠密地图可回环来了 https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments/tree/dense_map 后面会持续更新,会增加双目稠密地图与多地图系统,只能工作之余写代码,可能还有点糙,但是比2的代码写的会好一些 以下为2的版本 ——— 高博曾经在他的github上提供过,但因为大佬时间少,并没有将回环...
2、另一个节点算后端,为estimator_node.cpp 三、ORB_SLAM2、VI ORB SLAM2 、 VINS Mono对比实验 参考链接:http://www.liuxiao.org/2018/02/vi-orb-slam2-与-vins-对比实验/ 主要指标:均方根误差 实验结果: 1、ORB 与 VI ORB 对比 由表可以看出: ...
即时定位与地图构建(SLAM)是解决移动机器人在未知非结构化环境中自主导航与控制的关键,一个完整的SLAM系统包括传感器数据处理,位姿估计,构建地图,回环检测四个部分.其中回环检测机制是解决移动机器人的闭环重定位,提高SLAM系统鲁棒性的重要环节.该研究提出一种基于ORB词袋模型的SLAM系统框架,通过研究与分析了使用FLANN算法...
orb slam特征提取方式回环检测方式 ORB-SLAM的特征提取方式主要包括以下步骤: 1.检测关键点:使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法在图像中检测关键点。 2.描述关键点:对每个关键点分配方向和旋转角度,并使用BRIEF描述子对关键点进行描述。 3.提取特征:从关键点中提取特征,包括位置、方向、旋转角度和BRIEF...