与最先进技术的比较表明,ORB-SLAM2在大多数情况下都达到了最高精度。在KITTI视觉里程计基准测试中,ORB-SLAM2是目前最好的立体SLAM解决方案。至关重要的是,与近年来蓬勃发展的立体视觉里程计方法相比,ORB-SLAM2在已经建图的区域实现了零漂移定位。 令人惊讶的是,我们的RGB-D结果表明,如果需要最准确的相机定位,束...
在KITTI视觉测程基准中,ORB-SLAM2是目前最好的立体声SLAM解决方案。关键的是,与近年来蓬勃发展的立体视觉测程方法相比,ORB-SLAM2在已经绘制的区域实现了零漂移定位。 令人惊讶的是,我们的RGB-D结果表明,如果需要最精确的相机定位,束调整比直接方法或ICP执行得更好,具有计算成本更低的额外优势,不需要GPU处理实时...
(4). 从软件本质的角度,解释软件范围(需求)控制的可行性 2、项目管理实践 (1). 看板使用练习(提交看板执行结果贴图,建议使用 Git project) (2...ORB-SLAM2 mono-kitti 系统分析图 上篇文章《ORB-SLAM2 环境搭建和运行测试》在Ubuntu上成功跑起来mono-kitti 单目测试用例。对ORB-SLAM2的实现充满了期待。先...
所以你还需要一个重要的步骤：将KITTI的ground truth加上时间戳，转换成TUM格式的。在evo文件夹下有一...
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...
表二: SLAM系统与真值数据的精度对比 (trel: 平均相对平移;rrel: 平均相对旋转; tabs: 绝对平移均方根误差) 图4 : KITTI序列09。轨迹真值(灰色虚线),8m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和20m/s行驶时的SLAM轨迹(黑色)。20m/s行驶时的SLAM轨迹与真值的偏离更大,并在红色标记的位置处定位失效。
KITTI数据集包含双目数据,这些数据从一个正在高速公路上行驶的车上采集到的。这个双目传感器有个小于54厘米的基线并且在在1392*512像素上,以10Hz的采样速率进行采样,其中序列00,02,05,06,和09包含回环。我们的ORB-SLAM2能够检测出回环并且能够地图重用,除了09序列以外,09序列的回环只发生在尾端少数的几帧当中。表...
官网https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1从http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php下载数据集(灰度图像) 百度网盘: 进入 进入00 进入image_0 2 执行以下命令. 官方说明: 2.1 根据测试的数据,KITTIX.yaml分别替换成KITTI00-02.yaml,KITTI03.yaml或KITTI04-12.yaml。
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
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-SLAM2特征提取详解 3491 7 29:35 App 【建议收藏】论文太头疼...