3.3.2 第一种顶点:待优化位姿 3.3.3 第二种顶点:不优化位姿 3.3.4 第三种顶点:3D地图点 3.3.5 添加边 在本讲中,我们以local map即局部地图线程中的图优化:localBA为例,讲解ORBSLAM2在什么情况下调用这种图优化算法,而这个算法又起到了什么样的作用。希望通过本讲,可以让读者清楚下面几个问题。如有疏漏,...
定义nInitialCorrespondences: 输入帧中, 有效的, 参与优化过程2D-3D点对的数量 intnInitialCorrespondences=0; Step2: 添加顶点: 即待优化当前帧的Tcw g2o::VertexSE3Expmap*vSE3=newg2o::VertexSE3Expmap();vSE3->setEstimate(Converter::toSE3Quat(pFrame->mTcw));// 设置idvSE3->setId(0);// 要优...
ORBSLAM是一种基于优化方法的SLAM方法,与之前的基于滤波器方法有很大的不同,工程中引入了第三方库g2o,g2o是基于图优化的优化算法库。 首先了解什么是图优化,图优化是将普通的优化问题用图的方式(变量用节点表示,关系用边来表示)来表示(参考文章:g2o: A general Framework for Graph Optimization),如下最小二乘问题...
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,我们还融合了一个完全的BA优化。这个优化可能会很耗时,因此执行它在一个单独的线程中,允许系统继续...
该建图系统通过三角化生成地图点,并通过BA(重投影误差)优化相机姿态和地图点。然后,我们使用更新的相机姿势和地图来训练Nerf。由于这个过程是可微的,我们仍然可以根据NERF光度损失来优化相机的姿势。最终,NERF可以为下游任务生成密集的地图。此外,这条系统应该适用于任何提供稀疏点云的SLAM。
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下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特征点。 我们用29个广泛使用的公共数据测试的结果显示,在大多数情况下,本文方案...
ORBSLAM是一种基于优化方法的SLAM方法,工程中引入了第三方库g2o,g2o是基于图优化的优化算法库。图优化是将普通的优化问题用图的方式(变量用节点表示,关系用边来表示)来表示。 void Optimizer::BundleAdjustment 3D-2D BA,在GlobalBundleAdjustemnt中调用,计算量比较大 ...
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下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特征点。 可以说,ORB_SLAM2是近几年SLAM的集大成者,它吸收了近几年monoslam...
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下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特征点。 我们用29个广泛使用的公共数据测试的结果显示,在大多数情况下,本文方案...
同时支持单目、双目、RGBD相机，涵盖视觉SLAM领域重要知识，如实时跟踪、局部地图、回环检测、BA优化，工程...