位置识别是SLAM系统的一个关键模块，其用于回环（即检测传感器何时返回已建图区域，并且纠正探索过程中的...
1. 总体框架下图是从论文中扣下来的系统框图,左图是ORB-SLAM,右图是ORB-SLAM2的。两者大体上是没有什么差别的,虽然在ORB-SLAM2中没有体现单目,但是它完全可以处理。可以说左图所描述的系统完全是右图的一个子集,ORB-SLAM2是在ORB-SLAM的基础上进行的扩展,并且增加了双目、RGB-D相机的接口。
ORB-SLAM2从理论到代码实现(一):整体框架 、甚至全自动位置初始化。该系统具有三个线程:分别是跟踪(Tracking)、建图(LocalMapping)和闭环检测(LoopClosing)。以后我会结合ORB-SLAM2代码,写相关的多视图...文件夹src,有很多.cc文件,我们根据文件的名字能大概知道每个.cc文件实现的功能。下面上一个程序的整体结构图...
无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2 都能够在标准的 CPU 上进行实时工作。ORB-SLAM2 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精确度评估。此外,ORB-SLAM2 包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件...
1 系统框架 ORB-SLAM主要由三个并发进程组成:跟踪、局部建图和回环检测,下图是论文中给出的系统框图,很直观地展现了各模块的功能和步骤。 其中,Tracking是这里面的主进程,它负责对每一帧相机的定位和跟踪,通过特征匹配对相机在正常运作和跟丢的情况下进行位姿估计和优化。
ORBSLAM是目前SLAM开源框架中基于特征点视觉的一个里程碑式的成果。它将整个SLAM过程划分为三个线程: (1)tracking线程:追踪,它是整个系统数据流入的开端,也是VO视觉里程计的过程 (2)local mapping线程:局部地图构建 (3)local closing线程:回环检测 三个线程分别存放在对应的三个文件中,分别是Tracking.cpp、LocalMapp...
}// Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.// 创建SLAM系统,初始化所有系统线程并准备进程帧ORB_SLAM2::SystemSLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::RGBD,true);//定义捕获图像的对象ImageGrabberigb(&SLAM);//建立ROS节点ros::NodeHandle nh;//...
•11系统框架 •建立在基于特征的单目ORB-SLAM的基础上（增加了双目和RGB-D接口）•三个主要的并行线程：•跟踪模块：对相机的每一帧图像进行定位，寻找局部地图的特征匹配，应用纯运动BA使重投影误差最小化；•局部建图：运用局部BA管理局部地图并且优化它；•闭环检测：执行姿态图的优化检测大回路和纠正...
系统框架 ORB-SLAM 它是由三大块、三个流程同时运行的。第一块是跟踪,第二块是建图,第三块是闭环检测。 1. 跟踪(Tracking) 这一部分主要工作是从图像中提取 ORB 特征,根据上一帧进行姿态估计,或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新关键帧。
系统框架05实验结果对比2背景视觉SLAM仅仅通过一个单目相机就能够完成,然而深度信息无法从单目相机中观测到;由于不能从第一帧当中进行三角化,单目视觉SLAM系统的启动往往需要多视角或者滤波技术才能产生一个初始化的地图;单目SLAM可能会造成尺度漂移(scale drift),以及在探索中执行纯旋转(pure rotations)的时候可能会失败...