原理:用单目、双目、RGBD都可以进行稠密地图的建立,建立全局地图是我们实现导航的第一步,通过相机图像将像素转换为点云(pointcloud)数据,进而进行拼接,在此基础上如果要恢复物体外观轮廓,就需要使用三角网格(mesh)、面片(surfel)进行建图,这样的生成的pcd点云地图往往很大,跑tum生成的数据集都可达到5、600MB的大小,...
深入讲解“如何在ORB-SLAM2的基础上进行快速定位与实时稠密建图”，特邀SLAM组优秀算法工程师进行讲解，...
基于超像素的面元处理,使本文的方法可以兼顾运行效率和内存使用率,降低了算法对系统资源的使用。其次,面元的拼接构建是基于SLAM系统估计的位姿,这种方法可以实现O(1)时间的时间复杂度,而不会受到重建环境规模大小的影响。第三,利用优化后的位姿图实现快速的地图变换,可以使地图实时达到全局一致性。提出的面元建图系统...
orbslam2 。ORB-SLAM2能够处理来自双目和RGBD的图像,后端使用BA优化,建立一个全局稀疏的地图重建,因此该方法更加轻量级能在普通的CUP上运行。目标是长时间且精确地定位,而不是一个有很多细节的稠密地图。 然而,高精度的...在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹...
ORB-SLAM的稠密重建原理主要分为以下几个步骤: 1.特征提取与匹配:ORB-SLAM使用FAST特征检测器和BRIEF特征描述子来检测和描述图像中的特征点。这些特征点可以通过帧间的特征匹配来跟踪相机的运动。 2.深度估计:为了获取场景中特征点的深度信息,ORB-SLAM使用了多种技术,例如基于双目视觉的立体匹配、单目图像中的视差估...
解耦方法将跟踪与重建分离，使用传统的SLAM系统提供稠密重建过程的输入 耦合方法将稠密重建与建图和跟踪...
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...
vocabulary tree的结构, 图像描述子转化为BowVector和FeatureVector的过程欢迎关注计算机视觉life 公众号,加入从零开始学习SLAM 知识星球~, 视频播放量 2278、弹幕量 1、点赞数 33、投硬币枚数 10、收藏人数 73、转发人数 3, 视频作者 计算机视觉life, 作者简介 中科院博
1 下载稠密点云工程 cd pointCloud git clone https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map.git 将原ORB SLAM2 中的 Vocabulary及其内ORBvoc.txt.tar.gz拷贝到pointCloud的ORB_SLAM2_modified 文件夹下,删除ORB_SLAM2_modified/Thirdparty/DBoW2/build 和 ORB_SLAM2_modified/Thirdparty/g2o...