仔细观察(7)式,\alpha_{ij}已由步骤2得知,相机内参f_u,\ f_v,\ c_x,\ c_y,2D点坐标u_i, v_i均为已知量,只剩下4个控制点在相机坐标系下的的坐标x_j^c, \ y_j^c, \ z_j^c \(j = 1, 2, 3, 4),共计12个位置参数,一个2D点得两个方程,n个点可得2n个方程,有线性方程组 M \o...
2.初始化用于计算描述子的pattern变量,pattern是用于计算描述子的256对坐标,其值写死在源码文件ORBextractor.cc里,在构造函数里做类型转换将其转换为const cv::Point*变量. staticintbit_pattern_31_[256*4] ={ 8,-3,9,5/*mean (0), correlation (0)*/, 4,2,7,-12/*mean (1.12461e-05), correlati...
回环检测用两步来执行,首先一个环被检测到并被验证通过,然后回环通过一个位姿图优化来纠正。相比于单目ORB SLAM,单目ORB-SLAM可能发生尺度漂移,双目和深度信息让尺度变得可观测和几何有效,位姿图优化不再需要处理尺度漂移,位姿图基于刚体变换不再是相似性变换。 在ORB-SLAM2中,在位姿图获得一个最优结果之后,我们还...
ORB_SLAM2视觉惯性紧耦合定位技术路线与代码详解0——整体框架与理论基础知识,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
ORB_SLAM2视觉惯性紧耦合定位技术路线与代码详解2——IMU初始化 3.IMU初始化(视觉惯性联合初始化) 终于来到视觉惯性初始化阶段了,这段是视觉和惯性数据融合的第一步,是一段松耦合过程。理论上是将准确的视觉数据(但缺少尺度)和快速的IMU数据(需要重力加速度又...,因为第一个相机可能自身存在一定的旋转倾斜导致整...
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...
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...
Tracking线程主要做以下两件事:(1)估计每一帧相机的位姿,(2)选择新的关键帧。 1.1、ORB特征提取 综合考虑算法的速度(算法的运算时间上,排除SIFT、SURF等)和鲁棒性(尺度、旋转、光照上、排除BRIEF、LDB等),选择ORB特征点算法。ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)改进了FAST角点不具备方向性的问题,并改进BRIEF...
1、ORB-SLAM代码详细解读代码详细解读 信息科学与信息科学与工程学院工程学院 人工智能与机器人研究所人工智能与机器人研究所 1 吴吴博博 泡泡机器人泡泡机器人 2016.8.29 代码主要结构代码主要结构 2 2 2016/10/9 变量命名规则: “p”表示指针数据类型n表示int类型 “b”表示bool类型s表示set类型 “v”表示...
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