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输出。利用这一稠密的结构化点云在未建图区域初始化3DGS。通过高质量点集的初始化，加快了3DGS的优化过程，指导其生成更紧凑的重建结果，减少了伪影和冗余。主要贡献如下：一个实时的稠密SLAM系统，结合了光度SLAM和3
本文提出了一种新颖的稠密建图系统,在只使用CPU的情况下,可以在应用与不同的环境中。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。
ORBSLAM2--Monocular模块(2):构建稀疏地图点 盐粒 室内SLAM研究 来自专栏 · SLAM烹饪术 4 人赞同了该文章 在单目视觉中,我们获得 地图点的方式 就是依靠trangulation来做。这里介绍的内容属于localmapping.cc,是一个单独的线程,当有新关键帧的时候,我们要把keyframe插入到localmap中。
其采用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征点提取和描述符匹配技术，结合图优化和闭环检测算法，实现了高精度的地图构建和相机定位，具备良好的实时性和鲁棒性。在复杂的室内环境中，ORB - SLAM2能够快速准确地构建地图，帮助机器人实现自主导航；在室外场景中，即使面对光照变化、遮挡等复杂情况，ORB - SLAM2...
该建图系统通过三角化生成地图点,并通过BA(重投影误差)优化相机姿态和地图点。然后,我们使用更新的相机姿势和地图来训练Nerf。由于这个过程是可微的,我们仍然可以根据NERF光度损失来优化相机的姿势。最终,NERF可以为下游任务生成密集的地图。此外,这条系统应该适用于任何提供稀疏点云的SLAM。
若是想在orb-slam上进行稠密的三位建图，建议在此基础上加上半稠密和稠密建图的线程，...
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 为方便点击链接,我们整理了pdf版本,在公众号后台回复:ORBSLAM
特征提取与建图是机器人环境理解的核心任务,能够帮助机器人实现定位和路径规划等功能。ORB-SLAM2是一种基于ORB特征的单目、双目和RGB-D摄像头的实时稀疏SLAM方法,具有实时性强、精度高的特点。本文将对ORB-SLAM2的特征提取与建图技术进行深入研究。 2.ORB特征提取与匹配...
ORB SLAM2 双目稀疏立体匹配学习 这部分主要在frame.cc文件中 对应函数为: Frame::Frame(const cv::Mat &imLeft, const cv::Mat &imRight, const double &timeStamp, ORBextractor* extractorLeft, ORBextractor* extractorRight, ORBVocabulary* voc, cv::Mat &K, cv::Mat &distCoef, const float &bf,...