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...
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。
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...
1.我们提出了Orbeez-SLAM,这是第一个实时单目视觉SLAM,它无需预训练,提供密集的地图,专为空间人工智能应用而定制。 2.通过结合视觉里程计和快速NERF框架,我们的方法实现了实时推理,并生成了密集的地图。 3. 我们广泛验证Orbeez-SLAM在挑战性基准方面具有最先进水平(SOTA)的基线,显示出卓越的定量和定性结果。 算法...
ORB-SLAM2是一种基于ORB特征的单目、双目和RGB-D摄像头的实时稀疏SLAM方法,具有实时性强、精度高的特点。本文将对ORB-SLAM2的特征提取与建图技术进行深入研究。 2.ORB特征提取与匹配 ORB特征是一种旋转不变、尺度不变的二进制描述符,具有高效计算和匹配的优势。ORB特征提取分为FAST角点检测和BRIEF描述符生成两个...
若是想在orb-slam上进行稠密的三位建图，建议在此基础上加上半稠密和稠密建图的线程，...
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,...
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
图1 是ORB-SLAM2处理双目和RGB-D输入评估相机的轨迹并建图。这个系统能够保证在高精度和鲁棒性的前提下,做到在标准CPU上进行实时的,回环检测,重定位以及地图重用。 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...