老规矩,还是分两部分:以 ORB-SLAM 论文为参考 和以 ORB-SLAM2 代码(程序导图)为参考。 以ORB-SLAM 论文为参考 对于任何一个单目 SLAM 系统来说,在系统运行之初都要进行初始化,其目的在于,要计算出某两帧的相对位姿,以此来通过三角化得到一些初始 MapPoints,从而得到一个初始的 Map,这样之后的跟踪也好优化也好...
ORB-SLAM主要由三个并发进程组成:跟踪、局部建图和回环检测,下图是论文中给出的系统框图,很直观地展现了各模块的功能和步骤。 其中,Tracking是这里面的主进程,它负责对每一帧相机的定位和跟踪,通过特征匹配对相机在正常运作和跟丢的情况下进行位姿估计和优化。 Local Mapping负责插入和删除新老关键帧和地图点,并对...
ORB-SLAM主要由三个并发进程组成:跟踪、局部建图和回环检测,下图是论文中给出的系统框图,很直观地展现了各模块的功能和步骤。 其中,Tracking是这里面的主进程,它负责对每一帧相机的定位和跟踪,通过特征匹配对相机在正常运作和跟丢的情况下进行位姿估计和优化。 Local Mapping负责插入和删除新老关键帧和地图点,并对...
ORBSLAM 的具体流程为: 跟踪。跟踪线程主要是 得到相机位姿和关键帧。 具体为:先对图像进行 ORB 特征提取和匹配,系统初始化得到 R,t 和 3D 点云(如果系统未初始化);然后采用参考关键帧模型或运动模型和 BoW 模块加速匹配(如果跟踪失败也是将当前帧和所有关键帧通过 BoW 加速匹配),再构建局部小图和重投影误差优...
ORB-SLAM3基于ORB-SLAM2以及ORB-SLAM-VI进行改进,上图是其系统框图。这基本上保持了与ORB-SLAM2类似的框架,同时增加了前述的几个创新点,接下来对其中主要步骤进行简要说明。 2.1 Atlas(地图集) 所谓Atlas就是一种多地图的表示形式,多地图由不相连的地图组成。可以看到,它由active map以及non-active map组成。其...
1 系统框架 ORB-SLAM主要由三个并发进程组成:跟踪、局部建图和回环检测,下图是论文中给出的系统框图,很直观地展现了各模块的功能和步骤。 其中,Tracking是这里面的主进程,它负责对每一帧相机的定位和跟踪,通过特征匹配对相机在正常运作和跟丢的情况下进行位姿估计和优化。
我们的系统使用了大量的视觉信息,在优化位置识别性能中需要较多关键帧信息与加入削减算法减少地图中冗余关键帧上做了大量工作,证明方法富有效率。该系统有3个主要任务:自主导航/追踪、地图构建、闭环控制,在多核系统中并行处理。图 1显示了系统框图。 2. 地图 ...
ORB-SLAM3基于ORB-SLAM2以及ORB-SLAM-VI进行改进,上图是其系统框图。这基本上保持了与ORB-SLAM2类似的框架,同时增加了前述的几个创新点,接下来对其中主要步骤需要进行简要说明。 Atlas(地图集) 所谓Atlas就是一种多地图的表示形式,多地图由不相连的地图组成。可以看到,它由active map以及non-active map组成。其...
ORB-SLAM3基于ORB-SLAM2以及ORB-SLAM-VI进行改进,上图是其系统框图。这基本上保持了与ORB-SLAM2类似的框架,同时增加了前述的几个创新点,接下来对其中主要步骤需要进行简要说明。 Atlas(地图集) 所谓Atlas就是一种多地图的表示形式,多地图由不相连的地图组成。可以看到,它由active map以及non-active map组成。其...
AR物体识别方法和系统;其中,该大空间AR物体 识别方法包括:从智能设备拍摄的相机流中提取 ORB特征,使用ORB特征、根据ORB‑SLAM2技术构建 相机流对应的全局空间点云地图;使用Unity编 辑器生成AR物体;根据空间坐标系对齐技术,对 齐AR物体的虚拟空间坐标系和全局空间点云地 ...