利用多相机优势克服了单相机 SLAM 的局限性，在室内导航、机器人感知等领域具有广泛的应用前景。
ORB-SLAM 通过检测视差来自动选择初始化的 2 帧。 PTAM 扩展场景时也要求新加入的关键帧提供足够的视差, 导致场景往往难以扩展. ORB-SLAM 采用一种更鲁棒的关键帧和三维点的选择机制——先用宽松的判断条件尽可能及时地加入新的关键帧和三维点, 以保证后续帧的鲁棒跟踪; 再用严格的判断条件删除冗余的关键帧和不...
2、RTAB-Map是当前最优秀的RGBD SLAM 开发:RGBD_SLAM2适合RGBD SLAM初学者,也可以在其基础上继续开发。 RTAB-MAP二次开发难度较高(著名的Google Tango(见如何评价Google 的 Project Tango和Google Project Tango 有哪些黑科技)就是使用RTAB-Map做SLAM,) 实时性:RGBD_SLAM2的缺点是其算法实时性不好,相机必须慢速...
优点：不依赖特征，能够在纹理不清（poorlytextured）或者运动模糊（motionblur）的环境中获得更高的鲁棒性。缺点：受滚动快门或者非朗伯反射的未建模效应影响而严重下降。双目SLAM •我们的双目SLAM工作：•对局部关键帧集采用BA优化；•当闭合一个回路时，我们的系统首先在回环的两端进行校准；•之后进行姿态图...
优点:可以一定程度上解决局部最优解的问题 缺点:收敛速度较慢 2)批量梯度下降 优点:容易陷入局部最优解 缺点:收敛速度较快 3)mini_batch梯度下降 综合随机梯度下降和批量梯度下降的优缺点,提取的一个中和的方法。 4)牛顿法 牛顿法在迭代的时候,需要计算Hessian矩阵,当维度较高的时候,计算 Hessian矩阵比较困难。
mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端。slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎。该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移、旋转和缩放。
ORB特征相比其他方法具有高效计算和良好鲁棒性，使其成为SLAM中常用的特征匹配手段。在实时应用中，ORB特征能够提供快速匹配和准确定位，同时抵抗光照和噪声干扰。Multicam-SLAM在手持实验中表现优秀，主要得益于其高效处理多相机信息的能力、鲁棒的标定方法、以及优化算法对相机位姿的精准计算。这些因素共同作用，...
orb-slam基于研究了很久的特征点，使用dbow2库进行回环检测，具备重新定位能力，使用g2o作为global和local...
ORB-SLAM2的系统架构如下图所示: 一、输入与输出 输入:每一帧的图像和时间戳、配置文件 (相机内参、其他可变参数)、 字典文件 (特征描述子的词汇表) 输出:轨迹 (每帧图像对应的相机位姿)、地图 (关键帧、地图点MapPoint) 二、算法流程 ORB-SLAM2主要有三个线程,分别是跟踪 (Tracking)、局部建图 (Local...