由动态区域的Mask筛选得到静态区域的特征点,进而进行跟踪和建图,此过程与ORB-SLAM完全相同。 7|6DSO-SLAM 使用直接法 是传统特征点法的五倍速度 但保证了原始的精度 7|7ORB-SLAM3 增加了IMU和鱼眼相机 提高了鲁棒性和精度 以及以下的细节: 保存了很多琐碎的地图:主要的作用发挥在Tracking线程Lost时,之前Lost后...
\begin{array}{*{20}{c}} {{s_2}{t^ \wedge }{x_2} = {s_1}{t^ \wedge }R{x_1} \Rightarrow {s_2}{x_2}^T{t^ \wedge }{x_2} = {s_1}{x_2}^T{t^ \wedge }R{x_1}} \\ \Downarrow \\ {{x_2}^T\underbrace {{t^ \wedge }R}_E{x_1}{\text{ = }}0} \e...
以下是ORB-SLAM2的工作流程的一步一步解析: 1.图像输入和预处理:ORB-SLAM2的第一个步骤是获取单目相机的图像,并对其进行预处理。预处理阶段包括去畸变操作,通过相机的参数模型将图像中的畸变移除,以获得准确的图像展现。然后,对图像进行灰度化处理,将其转换为灰度图像,以减少计算复杂性并提高算法的稳健性。 2....
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,建图初始化阶段通过追踪相机的运动以及估计场景深度信息,并生成一个初始地图。这个初始...
ORB SLAM的代码结构非常清晰,直接看下面这张图就可以 这张图里可以看出orb一共有三个线程,分别负责跟踪(TRACKING)、局部建图(LOCAL MAPPING)和闭环(LOOP CLOSING)功能,同时又增加了重定位(PLACE RECOGNITION)功能。 二、 系统流程 系统流程的入口在http://system.cc文件中,这个文件中一共有四个函数: ...
ORB_SLAM2采用了基于特征的方法,通过提取并匹配特征点来进行相机的位姿估计和地图建立。本文将详细介绍ORB_SLAM2的工作流程,从数据输入到地图生成再到相机位姿跟踪,一步一步地进行详细解析。 首先,ORB_SLAM2的输入是来自单目、双目或RGB-D相机的图像序列。在处理之前,需要对输入图像进行预处理,将其转换为灰度图像。
ORB-SLAM2算法评估流程主要包括以下几个步骤: 1.数据集准备:选择适合的数据集,如TUM、KITTI等。确保数据集包含足够的图像序列,以评估算法在不同场景下的性能。 2.环境配置:搭建ORB-SLAM2算法的运行环境,包括安装所需的依赖库和编译代码。 3.参数设置:根据数据集的特点和需求,调整ORB-SLAM2算法的参数,如关键帧间...
ORBSLAM2在Ubuntu14.04上详细配置流程 前言ORBSLAM2是一个非常适合SLAM入门学习的开源工程。它支持单目、双目、RGB-D使用,可以计算摄像机的轨迹,并且重建稀疏的3D地图。 官网有源代码和配置教程,地址是 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1 安装必要工具 首先,有两个工具是需要提前安装的。即cmake和git。 su...
cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh 之后会在lib文件夹下生成libORB_SLAM2.so,并且在Examples文件夹下生成mono_tum,mono_kitti, rgbd_tum,stereo_kitti, mono_euroc 和 stereo_euroc。 6 运行单目SLAM实例 在http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下载一个序列,并解压。转...
章?录 1. ORB-SLAM2代码详解01_ORB-SLAM2代码运?流程 1 运?官?Demo 以TUM数据集为例,运?Demo的命令: ./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER ASSOCIATIONS_FILE rgbd_tum.cc 的源码: int main(int argc, char **argv) {// 判断输?