更快的SLAM轨迹偏离地面的距离更远,在红色标记的位置跟踪失败。 相对地图的定位精度 ●总结 这项工作提出了一个基于ORB-SLAM2扩展,通过一个地图保存功能的视觉SLAM系统。在原始的功能的基础上进行了扩展功能,使系统可以作为一个SLAM模块在慢速驾驶条件下建图。而后在更高的速度下进行定位,从而获得更精确的轨迹估计。
SLAM轨迹与真值有误差。定位和SLAM的轨迹一致 图7 : KITTI序列01。轨迹真值(灰色),10m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和36m/s行驶时的定位(橙色)。SLAM轨迹与真值有误差。定位与SLAM轨迹有一段曲线存在的额外的误差。 图8 : TUM数据集户外场景。SLAM轨迹(蓝色)和定位(橙色)。定位和SLAM轨迹相近 图9 : TUM数据集室...
轨迹真值(灰色),8m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和36m/s行驶时的SLAM轨迹(橙色)。SLAM轨迹与真值有误差。定位和SLAM的轨迹一致 图7 : KITTI序列01。轨迹真值(灰色),10m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和36m/s行驶时的定位(橙色)。SLAM轨迹与真值有误差。定位与SLAM轨迹有一段曲线存在的额外的误差。 图8 : TUM数据集...
轨迹真值(灰色),8m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和36m/s行驶时的SLAM轨迹(橙色)。SLAM轨迹与真值有误差。定位和SLAM的轨迹一致 图7 : KITTI序列01。轨迹真值(灰色),10m/s行驶时的SLAM轨迹(蓝色)和36m/s行驶时的定位(橙色)。SLAM轨迹与真值有误差。定位与SLAM轨迹有一段曲线存在的额外的误差。 图8 : TUM数据集...
这项工作提出了一个基于ORB-SLAM2扩展,通过一个地图保存功能的视觉SLAM系统。在原始的功能的基础上进行了扩展功能,使系统可以作为一个SLAM模块在慢速驾驶条件下建图。而后在更高的速度下进行定位,从而获得更精确的轨迹估计。(低速建图,快速可定位的SLAM功能)可用于室外和室内环境中的定位。实验结果表明,在特征丰富的...
Step 2: 本文默认跟踪功能是进入正常的SLAM模式, 即有地图更新功能. 首先判定mState状态是否为OK状态(初始化成功, 或跟踪成功后, mState就被赋值为OK状态) if(mState==OK) 若跟踪状态正常, 即mState==OK. Step 2.1: 检查并更新上一帧被替换的MapPoints ...
void System::SaveTrajectoryKITTI(const string &filename)按照KITTI数据集的格式将相机的运动轨迹保存到文件中 int System::GetTrackingState()获取追踪状态 vector<MapPoint*> System::GetTrackedMapPoints()获取追踪到的地图的 vector<cv::KeyPoint> System::GetTrackedKeyPointsUn()获取追踪到的关键帧的点 ...
tracking线程 Tracking线程的主要工作是从图像中提取ORB特征,根据上一帧进行姿态估计或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新的关键帧,将这些关键帧送给localmapping线程 1. 基本流程 首先从主线程system中的Grab
使用matlab画ORBSLAM2运行保存的轨迹文件:对产生的轨迹进行绘制,保存的KeyFrameTrajectory.txt格式.保存的格式为时间戳+平移+旋转.绘制轨迹其实只要有平移就行了,因为在图上体现不出一个点的方向 slam2019-03-06 上传大小:3KB 所需:5积分/C币 Matlab实现SLAM算法 ...
ofstream f;//保存相机位姿轨迹的文件 f.open(filename.c_str()); f << fixed; // For each frame we have a reference keyframe (lRit), the timestamp (lT) and a flag // which is true when tracking failed (lbL). list<ORB_SLAM2::KeyFrame*>::iterator lRit = mpTracker->mlpReferences...