ORB - SLAM2采用多线程架构设计,主要包含追踪(Tracking)、局部建图(Local Mapping)和闭环检测(Loop Closing)三大核心模块,各模块通过多线程并行运行,提高系统的实时性。追踪模块负责实时处理每一帧图像,进行特征匹配和位姿估计,确定相机的当前位置。当满足一定条件时,该模块会选择关键帧传递给局部建图模块。
借助ROS2,ORB - SLAM2可以方便地与其他传感器和模块进行数据交互,实现多传感器融合。同时,ORB - SLAM2为ROS2系统提供了强大的定位和建图能力,使得机器人能够在未知环境中自主导航。SLAM技术的基本原理是机器人在未知环境中运动时,通过传感器获取周围环境的信息,同时根据这些信息确定自身的位置,并构建环境地图。这一...
基于超像素的面元处理,使本文的方法可以兼顾运行效率和内存使用率,降低了算法对系统资源的使用。其次,面元的拼接构建是基于SLAM系统估计的位姿,这种方法可以实现O(1)时间的时间复杂度,而不会受到重建环境规模大小的影响。第三,利用优化后的位姿图实现快速的地图变换,可以使地图实时达到全局一致性。提出的面元建图系统...
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...
简介: 使用ORBSLAM2进行kineticV2稠密建图,实时转octomap建图以及导航(上) 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。
通过对一个简单完整的视觉定位与建图方案进行实例分析，深入讲解“如何在ORB-SLAM2的基础上进行快速定位...
本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图。 以上是在室内实验的demo,由于是纯双目,没有深度传感器,在白墙和地板上有些失真,下次等移动平台到了我会...
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...