ORB-SLAM2:虽然支持单目、双目和RGB-D相机,但在多相机系统的建图和定位方面没有特别的优化。 ORB-SLAM3:支持多相机系统的建图和定位,可以同时处理多个相机的视觉信息,这使得它在复杂环境中的表现更加出色。 五、系统框架和线程 ORB-SLAM2:框架包括输入模块、跟踪模块、局部建图模块、闭环检测模块和全局BA(Bundle ...
mpCamera属于ORB_SLAM3::GeometricCamera。(抽象一个相机模型)ORBSLAM3 --- 相机抽象模型_Courage2022的博客-CSDN博客RH = SH / (SH + SF); orb3中选用H或F矩阵的阈值为0.4,更偏向于用H矩阵恢复平面。而3中阈值为0.5。 所以我猜测不是这部分的问题导致3的初始化比2容易,可能是前面特征点提取与匹配方法有...
视觉SLAM是一种基于视觉传感器的 SLAM 系统,与激光传感器相比,视觉传感器具有成本低、保留环境语义信息的优点,能够与深度学习进行大量结合。ORB-SLAM系列算法是视觉SLAM中具有最广泛关注与应用的算法。ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉+惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目、双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。在...
这个改进使得ORB-SLAM3比ORB-SLAM2具有更高的精度。 场景识别 此处较为简单,与ORB-SLAM2基本类似,只是增加了重力向校验的步骤。具体的,计算出了当前关键帧在matched map(可能是active map或者其它地图)中的位姿,检验pitch(俯仰角)和roll(横滚角)是否小于一定阈值来对场景识别结果进行校验。 视觉地图融合 当场景识...
1、 提供了一个单双目VI-SLAM的系统; 2、 改善召回率的场景识别技术; 3、 多地图机制 4、 抽象的相机表示。 抽象相机模型介绍 为什么ORB-SLAM3需要一个抽象的相机模型呢? 相比于传统相机,鱼眼相机超过180度的广视角可以获取更多的信息,但是因为它不符合针孔模型数学建模的假设,导致uniform reprojection error的假...
1、适合行业有:自动驾驶、增强现实、无人机、机器人等。 2、适合SLAM领域的高年级本科生、硕士、博士。 3、适合有项目需求想要快速拥有实战经验的算法工程师。 课程收获 主要讲解ORB-SLAM3比ORB-SLAM2版本新增加的部分,包括: 1、多地图系统。包括视觉地图和视觉+IMU地图合并。
ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目,双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。他是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最大后验估计(包括IMU在初始化时)。这样一个系统的效果就是:不管是在大场景还是小场景,室内还是室外都能鲁棒实时的运行,在精度上相比于上一版提升...
ORB-SLAM3特点 支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目,双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。 基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最大后验估计(包括IMU初始化时)。因此不管是在大场景还是小场景,室内还是室外都能鲁棒实时的运行,精度上相比于上一版提升了2到5倍 ...