cv::Mat ray1 = Rwc1*xn1; cv::Mat ray2 = Rwc2*xn2; 求出匹配点射线夹角的余弦值 const float cosParallaxRays = ray1.dot(ray2)/(cv::norm(ray1)*cv::norm(ray2)); 上面的cosParallaxRays的范围是[0, 1], 定义cosParallaxStereo: 为了给这个变量定义一个很大的值, 我们让cosParallaxRays...
ORB-SLAM2-SSD-Semantic将语义分割的结果与视觉定位和地图建图相结合,实现了语义视觉定位与地图建图。具体地,ORB-SLAM2-SSD-Semantic对每个图像进行语义分割,并根据语义类别标签更新地图点的语义信息。通过融合语义信息,ORB-SLAM2-SSD-Semantic能够更准确地进行视觉定位,同时生成具有语义信息的地图。 总结: ORB-SLAM2...
// 根据两关键帧的姿态计算两个关键帧之间的基本矩阵cv::Mat LocalMapping::ComputeF12(KeyFrame*&pKF1,KeyFrame*&pKF2){// 先构造两帧之间的R12,t12cv::Mat R1w=pKF1->GetRotation();cv::Mat t1w=pKF1->GetTranslation();cv::Mat R2w=pKF2->GetRotation();cv::Mat t2w=pKF2->GetTranslation()...
使用ORBSLAM2获取当前姿态,同时ZED2 利用其IMU数据对速度加速度积分得出另一个姿态,考虑到ORBSLAM2的响应及时性和IMU数据的漂移,当两者数据相差较大时停止建图,等待恢复正常,否则以ORB_SLAM2的姿态信息为准,同时手动添加损失量对IMU姿态信息进行校准。在某些情况下ORB_SLAM2可能会跟丢,此时通过IMU数据积分获取迪卡尔...
orb_slam2pnp原理 ORB-SLAM2是一种基于稀疏特征点的单目视觉SLAM(同步定位与地图构建)系统,主要用于3D环境地图构建和相机位姿估计。它使用了ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征描述子来检测和跟踪场景中的特征点,并使用RANSAC算法来计算两个相机之间的相对位姿。 ORB-SLAM2的核心问题是将二维图像点匹配到三维...
决定总结最近一个月的工作,这个月在orbslam2的基础上,使用kineticV2完成了稠密点云地图的重建,实现了点云的回环,并使用octomap转换成实时的八叉树地图,导航部分已经有了思路,打算下个月所一个基于octomap的航迹生成能用在视觉的导航上。 一、传感器和依赖包安装 PC性能:Dell xps13 内存16GB 硬盘SSD:500GB 显卡...
代码位置在:https://gitee.com/anjiang2020_admin/ORB_SLAM/blob/master/src/LoopClosing.cc 到这里,我们看到,3个线程虽然是并行的,但是局部建图线程需要跟踪定位线程激活,回环全局优化线程又需要局部建图线程来激活。 跟踪定位线程里的抓图函数需要处理视频中的每一张图片,工作在前端。
ORB-SLAM2初步--局部地图构建 一、局部地图构建简介 为什么叫“局部”地图构建,我的理解是这个线程的主要任务是像地图中插入关键帧(包括地图点等信息),以及需要进行LocalBA优化一个局部地图,这是相对于回环检测时进行的全局优化来说的,所以称为局部地图构建。而局部地图构建的主要任务就是上面说的,等待跟踪过程判断...
ORBSLAM2学习(一)ORB算法原理 ORB算法是一种用于实时单目视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与建图)的算法。它的全称是Oriented FAST and Rotated BRIEF,意为旋转FAST角点和旋转BRIEF描述子。 ORB算法主要包含两个关键步骤:特征点提取和特征点匹配。 特征点提取是ORB算法的第一步,它通过FAST(...