与传统的基于特征的SLAM方法生成稀疏点云不同,MGSO旨在跟踪稠密的像素集,从而生成稠密且结构良好的点云...
keyline1_function(2)); const Mat klF2 = (Mat_<float>(3,1) << keyline2_function(0), keyline2_function(1), keyline2_function(2)); // step6.2:线段在第一帧图像中的坐标 cv::Mat StartC1, EndC1; StartC1 = (cv::Mat_<float>(3,1) << (keyline1.startPointX-cx1)*invfx1, (keylin...
方案1: ORBSLAM2_with_pointcloud_map 简介: ORBSLAM2_with_pointcloud_map这个算法是高翔博士在orbslam_2算法的基础上修改增加了点云模块,可以保存并且加载点云地图. 测试效果: 从该图中可以看出在orbslam建图的过程中可以保存点云为pcd格式,如左上角所示。将此pcd文件用pcl_viewer打开,效果如下。 最后发现,...
使用稀疏SLAM系统来估计相机姿势,本文所提出的建图系统可以将灰度图像和深度图像融合成全局一致的模型。该系统经过精心设计,目的是可以使用RGB-D摄像机,立体摄像机甚至单目摄像机的深度图像,完成从室内环境到城市室外环境的地图构建。首先,从灰度和深度图像中提取超像素,用于构建面元模型。基于超像素的面元处理,使本文...
图a中显示的是双目和RGB输入下的ORBSLAM2的输出。双目例子显示的是最后轨迹和稀疏重建的地图。这里的数据集来源于KITTI的Sequence00数据集。这个城市数据集是ORB-SLAM2多次成功提取特征,并且回环检测而来。 RGB-D例子是来源于TUM 的RGB-D 数据库中的fr1_room的数据集,并且进行关键帧的位姿评估而来。通过评估关键帧...
图1 是ORB-SLAM2处理双目和RGB-D输入评估相机的轨迹并建图。这个系统能够保证在高精度和鲁棒性的前提下,做到在标准CPU上进行实时的,回环检测,重定位以及地图重用。 图a中显示的是双目和RGB输入下的ORBSLAM2的输出。双目例子显示的是最后轨迹和稀疏重建的地图。这里的数据集来源于KITTI的Sequence00数据集。这个城市...
上一篇文章我们尝试复现了基本的 ORB SLAM2,其中构建的地图为稀疏的特征点地图. 这篇文章中,我们尝试复现高翔博士关于ORB SLAM2 + 稠密的点云地图的工作(https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map)。 高博的工作是对基本 ORB SLAM2 的扩展,基本思想是为每个关键帧构造相应的点云,然后依据...
单目SLAM系统有7个自由度,3个平移,3个旋转,1个尺度因子 [6]。因此,闭合回环,我们需要计算从当前关键帧Ki到回环关键帧Kl的相似变换,以获得回环的累积误差。计算相似变换也可以作为回环的几何验证。 我们先计算ORB特征关联的当前关键帧的地图云点和回环候选关键帧的对应关系,具体步骤如第3部分E节所示。此时,对每个...
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...
orb_slam2的工作流程-回复 ORB_SLAM2是一种用于实时单目、双目、RGB-D相机的稀疏地图生成和相机位姿跟踪的开源框架。ORB_SLAM2采用了基于特征的方法,通过提取并匹配特征点来进行相机的位姿估计和地图建立。本文将详细介绍ORB_SLAM2的工作流程,从数据输入到地图生成再到相机位姿跟踪,一步一步地进行详细解析。 首先,...