1. 准备数据集 ORB-SLAM2通常使用TUM RGB-D数据集或KITTI数据集等标准格式的数据集。如果你的数据集不是这些格式,你需要将其转换为ORB-SLAM2所需的格式。这通常包括图像文件(如.png或.jpg)和对应的相机内参文件、位姿文件(如果有的话)。 图像文件:通常存放在一个文件夹中,按序列编号命名。 相机内参文件:一个...
KITTI数据集包含在城市和高速公路环境中车辆录制的双目序列。该双目传感器具有大约54cm的基线,并且以10Hz频率运行,其在矫正后分辨率为1240x376像素。序列00、02、05、06、07和09包含回环。ORB-SLAM2检测所有回环,并且之后能够复用其地图,除了序列09(其中回环发生在序列末尾的极少数帧中)。表格I展示11个训练序列中的...
编译成功后生成的可执行程序mono_tum, mono_kitti, rgbd_tum, stereo_kitti, mono_euroc and stereo_euroc,位于Examples目录下。之后的运行大家应该去参考ORB-SLAM2的主页,上面说的很清楚。以下我以自己测试的立体视觉(双目)+KITTI数据集为例说明使用方法。 通过作者在项目主页上提供的链接可以下载好KITTI数据集并解...
把KITTI数据集下的00.txt和times.txt文件拷贝到该目录，运行如下命令：
本文在三个主流数据集上评估ORB-SLAM2，并与其它最先进的SLAM系统比较。使用16Gb内存的Intel Core i7-4790台式计算机运行ORB-SLAM2，每个序列运行5次，展示被估计轨迹精度的中值结果。开源实现包含标定和在所有数据集上运行系统的指令。在KITTI数据集评估中，ORB-SLAM2在大多数序列上超越了双目LSD-SLAM，...
2191 -- 2:29 App ORB_SLAM2在ROS环境中在线运行TUM数据集 1167 -- 2:42 App ROS播放KITTI数据集 6639 3 38:36 App ubuntu18.04 从0开始运行ORB_SLAM2 64 -- 2:39 App 【slam】热烈庆祝ORB_SLAM2跑数据集成功!下面马上ROS 752 -- 24:12 App ORB-SLAM2【Part5:ORB特征点提取】李哈哈的ORB...
ORB-SLAM在kitti数据集上的重定位效果,(lost tracking), 视频播放量 323、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 2、收藏人数 2、转发人数 1, 视频作者 疏影横斜水清浅lzw, 作者简介 ,相关视频:大作业,在KITTI odometry数据集上跑ORB-SLAM2,分享免费,无需翻墙,无限次数使
ORB_SLAM2使用 Pangolin 构建可视化用户界面. 参见https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin. [javascript]view plaincopy $ sudo apt-get install libglew-dev #安装Glew $ sudo apt-get install cmake #安装CMake #安装Boost $ sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-de...
提供运行示例:配置安装好后,可直接在KITTI, TUM, EuRoC数据集中的视频序列下运行 可在ROS中编译,也可以不在ROS中编译:如果只是在数据集上运行,则不需要ROS;如果需要与真实摄像头连接,在真实场景下实时运行,则需要ROS。 安装相关依赖 在了解了ORB-SLAM2的概况后,我们开始对其进行配置安装。raulmur/ORB_SLAM2/READ...
我们使用KITTI数据集的场景来评估已建成SLAM地图的定位精度。此外,我们用自己的小型电动模型车记录的数据对构建的地图进行了定位精度测试。测试结果表明,在特征丰富的环境中,对于直线速度平均为36 m/s行驶的车辆而言,定位的相对平移误差可以保持在1%以下。与完全SLAM相比,该定位模式拥有更好的定位精度和更低的计算负荷。