与传统的基于特征的SLAM方法生成稀疏点云不同，MGSO旨在跟踪稠密的像素集，从而生成稠密且结构良好的点云...
keyline1_function(2)); const Mat klF2 = (Mat_<float>(3,1) << keyline2_function(0), keyline2_function(1), keyline2_function(2)); // step6.2:线段在第一帧图像中的坐标 cv::Mat StartC1, EndC1; StartC1 = (cv::Mat_<float>(3,1) << (keyline1.startPointX-cx1)*invfx1, (keylin...
使用稀疏SLAM系统来估计相机姿势,本文所提出的建图系统可以将灰度图像和深度图像融合成全局一致的模型。该系统经过精心设计,目的是可以使用RGB-D摄像机,立体摄像机甚至单目摄像机的深度图像,完成从室内环境到城市室外环境的地图构建。首先,从灰度和深度图像中提取超像素,用于构建面元模型。基于超像素的面元处理,使本文...
ORB-SLAM2能够处理来自双目和RGB-D的图像,与上述方法不同的是,我们的后端是用的BA算法,来建立一个全局的稀疏的地图重建,因此我们的方法更加轻量级并且能够在标准的CPU上面运行。我们的目标是长时间并且全局精准定位,而不是建立一个有很多细节的稠密地图。然而,高精度的关键帧的位姿,能够融合深度图像以及在计算中得到...
上一篇文章我们尝试复现了基本的 ORB SLAM2,其中构建的地图为稀疏的特征点地图. 这篇文章中,我们尝试复现高翔博士关于ORB SLAM2 + 稠密的点云地图的工作(https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map)。 高博的工作是对基本 ORB SLAM2 的扩展,基本思想是为每个关键帧构造相应的点云,然后依据...
图a中显示的是双目和RGB输入下的ORBSLAM2的输出。双目例子显示的是最后轨迹和稀疏重建的地图。这里的数据集来源于KITTI的Sequence00数据集。这个城市数据集是ORB-SLAM2多次成功提取特征,并且回环检测而来。 RGB-D例子是来源于TUM 的RGB-D 数据库中的fr1_room的数据集,并且进行关键帧的位姿评估而来。通过评估关键帧...
单目SLAM系统有7个自由度,3个平移,3个旋转,1个尺度因子 [6]。因此,闭合回环,我们需要计算从当前关键帧Ki到回环关键帧Kl的相似变换,以获得回环的累积误差。计算相似变换也可以作为回环的几何验证。 我们先计算ORB特征关联的当前关键帧的地图云点和回环候选关键帧的对应关系,具体步骤如第3部分E节所示。此时,对每个...
ORB-SLAM2是一种稀疏特征点SLAM系统，它结合了特征点提取与描述子匹配、相机位姿估计、稀疏地图构建等功能。该系统具有实时性能和鲁棒性，能够在没有GPS或其他导航信息的情况下，仅通过摄像头实现3D地图构建和定位。2.特征点提取与描述子匹配 ORB-SLAM2系统使用Oriented FAST角点检测算法提取关键点，并计算BRIEF描述子...
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...
ORB-SLAM2是在原算法的基础上的改进和优化,但算法最终只构建基于特征点的稀疏点云地图,无法应用于机器人导航和路径规划等实际领域。 针对ORB-SLAM2算法的不足,又考虑到八叉树地图可以实现三维导航,引入了在线快速构建未知环境的八叉树地图的方法,算法的具体步骤如图1所示。 通过关键帧计算每帧的位姿,结合位姿和...