回环检测是SLAM中有效降低全局误差,构建全局一致地图的关键模块。跟踪丢失的时候,还可用于重定位。根据综述文献[1],检测回环的方法有image-to-image, map-to-map, image-to-map三种方法。相比之下,image-to-image方法,也称为appearance-based基于外观的方法,具有更好的大场景适应性。现阶段,在image-to-image的方...
笔者理解这也是为了确保在一个范围里都能检测到回环,增强回环的可靠性。 6. 在上述候选帧KFcan3的基础上,我们检测连续三帧都识别到同一个回环,那么就可以进一步缩小候选帧集,形成最终的候选帧集KFcanfinal,这在ORBSLAM2中叫一致性验证。 至此,我们的外观验证已经完成了。从步骤1开始到步骤6,ORBSLAM2都是在不断...
首先我们在建立关键帧时,我们对于每一个关键帧都提取BOW向量和Feature向量,并将他们加入到KeyFrameDatabase中(回环检测时),关于KeyFrameDatabase的维护见文章(ORBSLAM的tracking)补充说明(4),我们在选取当前帧的重定位候选关键帧时遍历当前帧的所有BOW向量,并从KeyFrameDatabase中寻找这些BOW向量节点id下的所有其他关键...
因此,回环检测的正确性就显得非常重要。我们会宁愿不要回环约束,也不要一个错误的回环约束。所以ORBSLAM2中对回环帧的要求非常高,在外观验证/位置识别阶段的筛选就有好几轮,这我们在上一讲列的提纲里介绍过。而完成外观验证后,还要进一步进行几何验证,才能最终确定是否要回环帧。这很像一个公司里面要找一个领导,...
ORB-SLAM中的回环处理 ORB-SLAM维护一个数据库，用于存储每个单词对应的观察关键帧。在检测回环时，关键帧会从数据库中进行搜索。这一过程类似于DBoW中的Inverse Index应用，但由ORB-SLAM自行管理。在搜索闭环候选帧时，ORB-SLAM首先计算当前帧与其共视图帧之间的相似分数，选择最小值作为基准。然后，从...
回环线程主函数,死循环一直进行回环检测: 如果CheckNewKeyFrames()检测到有新关键帧进来,DetectLoop()就检测是否有回环 ComputeSim3()计算当前帧与闭环帧的Sim3变换,然后CorrectLoop()进行闭环纠正 bool LoopClosing::DetectLoop() 检测回环: 如果距离上次闭环没多久(小于10帧),或者map中关键帧总共还没有10帧,则不...
1. 这是首个基于单目,双目和RGB-D相机的开源SLAM方案,这个方案包括,回环检测,地图重用和重定位。 2. 我们的RGB-D结果说明,光速法平差优化(BA)比ICP或者光度和深度误差最小方法的更加精确。 3. 通过匹配远处和近处的双目匹配的点和单目观测,我们的双目的结果比直接使用双目系统更加精确。
一、ORB-SLAM2 检测流程:Kinect生成地图【地图主要可见的有关键帧(包括相机的pose,相机的内参,ORB特征),3D的地图点( 空间中3D位置,法线方向,ORB的描述子),词袋向量,共视图等】 保存地图 加载地图和重定位 缺点:1、不能解决实际问题。它基于特征点法,建的图是稀疏的,只能满足定位需求,而无法提供导航、避障、交...
SLAM | 视觉SLAM中的前端:视觉里程计与回环检测 兴趣点、显著点、关键点等。以点的位置来表示的点特征是一种最简单的图像特征。 特征点可以分为关键点和描述子两部分。事实上,特征点是一个具有一定特征的局部区域的位置标志,称其为点,是将其抽象为一个位置概念...两个像素点在第一帧与第二帧之间灰度值保持...
以上就是ORB-SLAM2的工作流程的详细步骤。通过图像输入和预处理、特征提取与描述子计算、初始化、跟踪、局部地图更新、闭环检测、地图优化、回环检测与闭合、重定位和三维重建及地图保存,ORB-SLAM2能够实现实时的单目SLAM,用于建立和跟踪三维地图,并定位相机的位置。©...