ORB_SLAM2::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::MONOCULAR,true); 就可以将每一帧图像送往跟踪函数,如下是单目SLAM主函数调用跟踪函数的代码: 1 2 3 // Examples/Monocular/mono_kitti.cc line:84 // Pass the image to the SLAM system SLAM.TrackMonocular(im,tframe); TrackMonocular()...
其核心是使用 ORB (Orinted FAST and BRIEF) 作为整个视觉 SLAM 中的核心特征。 ORB-SLAM 基本介绍 ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点: ORB-SLAM 选用了 ORB 特征, 基于 ORB 描述量的特征匹配和重定位, 都比 PTAM 具有更好的视角不变性。此外...
ORB_SLAM2是一种基于特征的定位算法,其核心是通过检测和匹配图像中的ORB特征点来实现定位。ORB特征点是一种具有旋转不变性和尺度不变性的局部特征,通过ORB特征点的匹配可以估计相机的运动和场景的三维结构。 然而,仅仅使用视觉信息定位存在一些限制,如图像的噪声、亮度变化和快速运动等。为了解决这些问题,ORB_SLAM2引入...
FAST算法是一种高效的角点检测算法,通过计算像素点邻域的灰度差来判断该点是否为角点。通过FAST算法检测到的角点通常具有旋转不变性,但缺乏尺度不变性和旋转方向信息。 为了解决尺度不变性和旋转方向信息的问题,ORB算法引入了Harris角点响应函数进行角点提取和计算ORB算法特征描述子。其中,ORB算法通过计算图像的Harris角点...
ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。 最简单的一种方法是把图像划分成若干小格子,每个小格子里面保留质量最好的n个特征点。这种方法看似不错,实际上会有一些问题。当有些格子里面能够提取的数量不足n个的时候(无纹理区域),整幅图上提取的特征总量就达不到我们想要的数量。严重的情况下,SLAM就会跟丢喽 ...
ORBSLAM(一)理解全文的前奏篇章 本篇主要介绍: (1)ORB-SLAM2系统架构图 (2)三大线程 执行步骤 (3)图解线程细节 (4)引入下篇问题点 (1)系统架构图 一句话总结: 以关键帧为血脉,贯穿整个SLAM系统 (2)三大线程 跟踪线程: (1)ORB特征提取 8层金字塔提取fast角点,划分网格保证特征点提取的均匀性; ...
2.基于流型的IMU预积分 这一部分主要参考论文(2)中的内容,ORB_SLAM2融合惯性数据的算法中预积分处理是参照论文(2)中实现的。前面关于VINS的详解说过预积分计算过程,那篇使用的是四元数旋转求解,和这里的过程是一样的,主要计算三个量,分别是IMU预积分值,预积分测量值的协方差矩阵以及残差的雅各比矩阵,各自用途就...
orbslam2后端聚类算法 密度聚类的一种,是DBSCAN聚类的改进算法,其对输入参数不敏感。 OPTICS聚类:有效的解决了密度不同导致的聚类效果不好的问题。 OPTICS也需要密度和半径两个参数,使用这两个参数确定核心对象。 核心距离:只有核心对象才有核心距离,在核心对象中,最小邻域内密度达到阈值时的半径值。
[ORBSLAM2_09]之LocalMapping LocalMapping主要工作是维护局部地图,地图包括MapPoint和KeyFrame,关键帧之间关系维护是通过MapPoints,即关键帧之间是通过MapPoints建立关系。其中会使用ORBmatcher类中的一些匹配算法和Optimizer的优化算法。 LocalMapping的流程大概是将Trackking喂… ...