紧耦合:充分利用了传感器数据 但是算法整体的维度特别高 需要很高的计算量 紧耦合包括算法:MSCKF、ROVIO 7|4DS-SLAM 在动态环境中对运动的物体进行了更好的处理 和ORB SLAM相比具有更高的精度和鲁棒性 7|5Dyna-SLAM 同Dyna-SLAM 处理了动态环境中对运动的物体 Mask R-CNN + 多视图几何检测动态物体 二者融合后...
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()...
一、算法原理解析 ORB-SLAM2针对PnP问题,使用了RANSAC, EPnP两种算法共同求解位姿Tcw。为了得到更加准确的值,在RANSAC算法框架下迭代使用EPnP算法,最后获得误差最小的Tcw。 RANSAC步骤---cv::Mat iterate() 该算法详解可查看RANSAC算法, 步骤1:粗求位姿mTcw---double compute_pose() 在3D-2D匹配点中随机选取4个...
设计和实现差异:edge-SLAM在设计和实现上与Edge-SLAM存在显著差异。Edge-SLAM通过分析ORB-SLAM内部模块的不同部分来做出卸载决策,而不是将每个模块视为一个整体。 语义分割的整合:edge-SLAM将语义分割算法整合到系统中,以提高定位的准确性。这与Edge-SLAM不同,后者专注于移动设备上的资源限制。 对资源限制的关注:ed...
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...
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...
ORBSLAM2详 细算法流程完整版 目录 算法目的 位姿估计 + 建图 在建图的同时不断优化自身位姿 提高建图的准确度 为广大视觉SLAM算法打下了基础 算法应用场景 室内室外均可 有明显的并且数量合理的回环检测 单目、双目、RGBD 算法本身可能无法直接使用 但是为后续算法提供了模版框架 算法优点 室内室外均可 有明显的...
ORB-SLAM2能够处理来自双目和RGB-D的图像,与上述方法不同的是,我们的后端是用的BA算法,来建立一个全局的稀疏的地图重建,因此我们的方法更加轻量级并且能够在标准的CPU上面运行。我们的目标是长时间并且全局精准定位,而不是建立一个有很多细节的稠密地图。然而,高精度的关键帧的位姿,能够融合深度图像以及在计算中得到...
[ORBSLAM2_10]之ORBmatcher 阅读全文 [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… ...