在ORB-SLAM2中,重定位是指当相机在地图上某个位置丢失时,系统能够通过当前帧与地图中的特征进行匹配,从而重新确定相机的位置。ORB-SLAM2中的重定位方法主要包括以下几个步骤: 1. 特征提取与描述子匹配,当相机在地图上某个位置丢失时,系统会对当前帧进行特征提取,并计算其描述子。然后,系统会使用描述子匹配算法(...
(7)重定位成功:在重定位的过程中已经计算出当前帧的位姿,将当前帧id赋值到重定位帧的id 二、局部地图跟踪 由于以上的关键帧跟踪或恒速模型跟踪或重定位仅仅利用两帧进行匹配和获取位姿,所得位姿精度较低,接下来进行局部地图跟踪(在局部关键帧中搜索与当前帧匹配的地图点)以提高位姿精度。 —— main() |—— S...
使用当前帧的BoW特征映射,在关键帧数据库中寻找相似的候选关键帧,因为这里没有好的初始位姿信息,需要使用传统的3D-2D匹配点的EPnP算法来求解一个初始位姿,之后再使用最小化重投影误差来优化更新位姿。 具体流程: 1、计算当前帧的BoW向量和Feature向量 2、在关键帧数据库中找到与当前帧相似的候选关键帧组 3、创建 ...
c、通过使用近和源的双目点和单目观测,本双目结果比当前的直接的双目SLAM精度更好; d、一个轻量级的定位模式,其可以有效重利用地图,在建图模式关闭时。 2、相关工作 3、ORB-SLAM2 用于双目和RGB-D相机的ORB-SLAM2是基于特征匹配的单目ORB SLAM。本系统的概览如下图: 系统主要有三个并行线程:1)跟踪来定位相机...
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: ...
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。
索引词:SLAM,定位,重定位,自动驾驶,地图,ORB-SLAM2 介绍 掌握自动驾驶技术对于汽车行业和学术界是一个持续性的挑战。为了导航的安全性,自动驾驶汽车需要建立一个环境的准确模型,并具备估计自身位置的能力。在这项工作中,我们的目标是实现在已经行驶过并建立地图的路径上准确定位车辆(在地图上的)位置的功能。作...
ORB-SLAM在kitti数据集上的重定位效果,(lost tracking), 视频播放量 323、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 2、收藏人数 2、转发人数 1, 视频作者 疏影横斜水清浅lzw, 作者简介 ,相关视频:大作业,在KITTI odometry数据集上跑ORB-SLAM2,分享免费,无需翻墙,无限次数使
ORB-SLAM2系统概览如图2所示，包含跟踪、局部建图、回环和全局BA四个主要线程。系统嵌入DBoW2位置识别模块，用于重定位和回环检测。系统使用ORB特征进行跟踪、建图和位置识别，具有鲁棒性、不变性和快速匹配能力。系统利用立体/深度信息，处理单目和双目关键点，分类为近点或远点。系统初始化使用第一帧创建...
ORB-SLAM2的特征提取算法 ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理,如下图所示,主要包括4步,提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。 以下结合相关理论知识,阅读ORB-SLAM2源代码,从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。