ORB-SLAM(一)简介 有步骤统一使用图像的ORB特征。ORB特征是一种非常快速的特征提取方法,具有旋转不变性,并可以利用金字塔构建出尺度不变性。使用统一的ORB特征有助于SLAM算法在特征提取与追踪、关键帧选取、三维重建...;3D,存在尺度漂移,因此是相似变换),RANSAC计算内点数) 融合三维点,更新各种图图优化(传导变换矩阵...
假设在图像1中,ID为3的词汇中包含6个特征点,同理,图像2中包含3个特征点。则对图像1中的每个特征点都与图像2中的每个特征点计算匹配分数,通过最近邻比例法,结合阈值条件筛选出最优的匹配对。值得注意的是,在图像2中已经匹配过的特征点,图像1其余特征点就不再与之匹配了。 形象一点说:图像1中有6名男士,图像...
分别计算这些特征点描述子与当前地图点最优描述子的距离,找到最小距离对应的特征点,作为当前地图点在该帧中的匹配。匹配筛选(剔除误匹配):(1)匹配描述子距离小于阈值。(2)这里的匹配还计算了第二最优匹配点(描述子距离第二小),目的是计算第一匹配点/第二匹配点的比率(小于1),当比率大时说明第二匹配点和第一...
|—— int nmatches = matcher.SearchForInitialization(...) // 一、特征匹配 (1)提取匹配点:在当前帧图像中,以参考帧特征点坐标为圆心,r(这里是100)为半径搜索匹配点,选出最优和次优两个点(描述子之间的距离最小和次小的); (2)检验:匹配完之后对最优和次优点进行检验,满足最优点距离小于阈值、最优与...
采用g2o 作为后端优化工具,能有效地减少对特征点位置和自身位姿的估计误差。 采用DBOW 减少了寻找特征的计算量,同时回环匹配和重定位效果较好。重定位:比如当机器人遇到一些意外情况之后,它的数据流突然被打断了,在 ORB-SLAM 算法下,可以在短时间内重新把机器人在地图中定位。
ORB_SLAM2中的Sim3变换 对于双目、RGB-D相机,可获得深度,因此不存在尺度问题,因此Sim3中的尺度s=1。 (1)通过词袋加速算法实现当前帧、闭环帧的特征点的匹配,建立闭环帧的路标点和当前帧的特征点间的联系。 (2)使用RANSAC法,随机采取3对点(根据特征点的索引,获得当前帧中的路标点(局部建图时获得)及对应的...
在mono_tum.cc的main函数中,对SLAM系统初始时(主要创建了SLAM系统,初始化了各个线程,为能够处理每帧图片做准备)。 ORB_SLAM2::SystemSLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::MONOCULAR,true); 在类System()类的构造函数里,进行了字典文件的加载。
一、通俗易懂理解Tracking类==匹配&&定位(切题 Done) 1.参考资料: [1] 计算机视觉Life ORB-SLAM2源码讲解专题四:单目Tracking线程源码 2.主要函数: 帧间跟踪 (1)正常模式: TrackWithMotionModel() (2)出现意外: TrackReferenceKeyFrame() (3)实在不行,垂死挣扎: ...
作用:利用基本矩阵F12,在两个关键帧之间未匹配的特征点中产生新的3d点 pKF1 关键帧1 pKF2关键帧2 F12 基础矩阵 vMatchedPairs 存储匹配特征点对,特征点用其在关键帧中的索引表示 bOnlyStereo 在双目和rgbd情况下,要求特征点在右图存在匹配 SearchBySim3(KeyFrame *pKF1, KeyFramepKF2, vector<MapPoint> &vp...
下面是基于ORB-SLAM2去除动态特征点的实现方法: 1.动态物体检测:首先,我们需要使用一个动态物体检测算法来检测和跟踪图像中的动态物体。常用的动态物体检测算法有基于帧差法的背景建模算法、基于光流法的运动检测算法以及深度学习方法等。 2.动态特征点标记:一旦检测到动态物体,我们可以将与动态物体相关的特征点进行...