thread threadCreateL(&LocalMapping::CreateNewMapLines2, this); threadCreateP.join(); threadCreateL.join(); 1.首先,获得当前关键帧(CKF)的共视关键帧序列。然后计算他们与CKF的 baseline宽度。 const float medianDepthKF2 = pKF2->ComputeSceneMedianDepth(2); //邻接关键帧的场景深度中值 const float r...
本文提出了一种新颖的稠密建图系统,在只使用CPU的情况下,可以在应用与不同的环境中。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。
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...
用于立体和RGB-D相机的ORB-SLAM2建立在我们基于单目特征的ORB-SLAM[1]的基础上,为了方便读者,这里总结了其主要组件。该系统的总体概述如图2所示。该系统具有三个主要的并行线程:1)通过查找与本地地图匹配的特征并最小化应用仅运动BA的重投影误差,跟踪以在每一帧中定位相机,2) 局部建图来管理局部地图并对其进行...
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 为方便点击链接,我们整理了pdf版本,在公众号后台回复:ORBSLAM
该建图系统通过三角化生成地图点,并通过BA(重投影误差)优化相机姿态和地图点。然后,我们使用更新的相机姿势和地图来训练Nerf。由于这个过程是可微的,我们仍然可以根据NERF光度损失来优化相机的姿势。最终,NERF可以为下游任务生成密集的地图。此外,这条系统应该适用于任何提供稀疏点云的SLAM。
如何在ORB-SLAM2的基础上进行快速定位与实时稠密建图”，特邀SLAM组优秀算法工程师进行讲解，旨在帮助...
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...
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 为方便点击链接,我们整理了pdf版本,扫描下方二维码,关注后回复:ORBSLAM ...
ORB SLAM2 双目稀疏立体匹配学习 这部分主要在frame.cc文件中 对应函数为: Frame::Frame(const cv::Mat &imLeft, const cv::Mat &imRight, const double &timeStamp, ORBextractor* extractorLeft, ORBextractor* extractorRight, ORBVocabulary* voc, cv::Mat &K, cv::Mat &distCoef, const float &bf,...