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...
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...
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。
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...
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,...
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...