ORB-SLAM的一大创新点在于系统的所有模块都使用了同一种特征:ORB,这样构造的系统更加简单、稳健。 本文首先介绍了原版的ORB特征,之后又介绍了ORB-SLAM对ORB特征的改进。 相较与SIFT、SURF,ORB在CPU下就可以获…
本文是在ORB-SLAM2的基础上进行计算卸载的,也可以用在其他的SLAM系统中,如VINS-MONO,把IMU预处理和初始化模块加入到移动设备的tracking中、将带有重定位模块的局部视觉惯性里程计加入到边缘设备的边缘局部映射中、将全局姿态图优化和回环检测等加入到边缘设备的回环检测和全局构建中。 对于其他非视觉的SLAM系统,如LiDAR...
研发和评估后的地图保存扩展模块提高了原始ORB-SLAM 2方法的功能性,并使其可以适用于许多新的场景,例如模型汽车的自动驾驶比赛的应用等 论文插图(/表格): 图1: ORB-SLAM2的定位(左)和完全SLAM(右)两种工作模式流程图。 图2 : 室外数据集的示例图像帧。ORB特征点的定位结果显示为绿色。 图3 : 室...
2.ORB特征匹配算法概述 ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)是一种高效的图像特征提取算法,用于计算图像中的特征点。该算法通过计算图像中每个像素点的梯度方向和大小,生成一个描述图像局部特征的向量。使用这些向量进行相似性度量,以确定两个图像之间的相似程度。在视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)中,ORB特征匹配...
下面,我们对ORB-SLAM2算法进行了改进,以适应这种只进行两阶段定位场景的需要。第一步,我们在低速行驶条件下使用SLAM创建了一个环境地图。第二步,我们加载地图并以更高的速度在地图上定位车辆。结果表明,这种纯定位策略可以有效降低计算量和定位误差。在第二节中,我们简要地介绍了相关的研究和我们所建立的算法。在第...
这两个研究方向在实现更安全、更环保的驾驶方面是密切相关的。自动驾驶汽车的一个基本组成部分是有能力构建环境地图,并在该地图上进行自身的定位。在本文中,我们使用一个立体相机传感器来感知环境和创建地图。由于没有地面真值图作为参考,在SLAM中存在错误定位的风险,而且错误会随着时间累积。因此,于扩展的ORBSLAM 2包...
摘要:首先阐述了ORB-SLAM系统的核心思想和基本框架,介绍了SLAM系统中光束平差法的应用实现,然后针对视觉里程计部分不同的关键帧位姿优化过程分别进行了详细阐述,并利用KITTI数据集的不同序列的实验结果进行比较研究,给出了核心的光束平差法在ORB-SLAM中的具体工作方式及性能分析,最后讨论和分析了ORB-SLAM的优势和不足...
摘要:为解决视觉SLAM在户外眩光场景下稳定性较低的问题,本文结合深度学习在图像处理领域的方法,提出了一种面向室外含有眩光干扰场景的改进的ORB-SLAM2算法。首先,将定位相机拍摄图片输入预先训练的U-Net网络处理,该网络可有效去除图片眩光,同时对...
ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理,如下图所示,主要包括4步,提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。 以下结合相关理论知识,阅读ORB-SLAM2源代码,从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) ...
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...