\left\{ \begin{aligned} \overrightarrow{dv_{ik}}^2 &= (dx_{ik})^2 + (dy_{ik})^2 + (dz_{ik})^2 \\ \overrightarrow{dv_{ik}} \overrightarrow{dv_{jk}} & = dx_{ik} dx_{jk}+ dy_{ik} dz_{jk} + dz_{ik} dz_{jk}; \end{aligned} \right. \\(12) \overrighta...
ORB-SLAM2代码实现时,使用了一些技巧来加速计算灰度质心。下面讲一下背后的原理和流程。 第1步:我们要处理的是一个圆形图像区域,而圆形是具有对称性的,加速的原理就是根据对称性一次索引多行像素。因此首先我们把索引基准点放在圆形的中心像素点,记为。 第2步:圆形半径记为,先计算圆形区域内水平坐标轴上的一行像...
通常，金字塔是从下网上进行一定比例的缩小分辨率。ORBSLAM2中在实现每一帧图像的金字塔时还做了很多处理...
ORBSLAM2的主要特点在于他的所有工程实现都用到了ORB这个特征点提取方法,包括他实现的在线单目,双目以RGBD的SLAM,下面我们就看看他是怎么一步一步一步一步一步一步一步一步一步一步实现ORB特征的提取的。 理论部分: 关于ORB特征点的实现方法以及其工作原理,网上资料很多,大家可以广泛阅读,当然也要筛选正确的信息,...
如下图所示,金字塔底层是原始图像,在ORB-SLAM2里对应的金字塔层级是。每往上一层,就对图像做一个固定倍率的缩放,得到不同分辨率的图像。在提取ORB特征点的时候,我们会在每一个金字塔层级上进行特征提取,这样不管相机拍摄距离物体是远还是近,我们可以在某个金字塔层级提取到真正的角点。我们在对不同图像特征点进行...
Tracking线程主要做以下两件事:(1)估计每一帧相机的位姿,(2)选择新的关键帧。 1.1、ORB特征提取 综合考虑算法的速度(算法的运算时间上,排除SIFT、SURF等)和鲁棒性(尺度、旋转、光照上、排除BRIEF、LDB等),选择ORB特征点算法。ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)改进了FAST角点不具备方向性的问题,并改进BRIEF...
一、ORB-SLAM2 检测流程:Kinect生成地图【地图主要可见的有关键帧(包括相机的pose,相机的内参,ORB特征),3D的地图点( 空间中3D位置,法线方向,ORB的描述子),词袋向量,共视图等】 保存地图 加载地图和重定位 缺点:1、不能解决实际问题。它基于特征点法,建的图是稀疏的,只能满足定位需求,而无法提供导航、避障、交...
原理 ORB-SLAM整体流程如下图所示。 它主要有三个线程组成:跟踪、Local Mapping(又称小图)、Loop Closing(又称大图)。 跟踪 跟踪线程相当于一个视觉里程计,流程如下: 首先,对原始图像提取ORB特征并计算描述子。 根据特征描述,在图像间进行特征匹配。
第03章-第08讲-卡方检验原理及其在ORB-SLAM2中的应用 20:17 第03章-第09讲-单目初始化中从单应矩阵恢复位姿、根据三角化检验位姿 30:48 第03章-第10讲-单目初始化中从基础矩阵得到最佳位姿及三维点 16:41 第03章-第11讲-单目初始化成功构建初始化地图及单目尺度归一化 16:22 第04章-第01讲-地...
代码主要分为三个线程：前端实时定位跟踪、后端优化建图与回环检测。整套代码几乎涉及到了视觉SLAM系统的...