其中System是SLAM系统的构造函数,包括所有功能模块和所有线程的初始化,而TrackStereo、TrackRGBD和TrackMonocular分别是双目、RGBD和单目的数据入口,使用过程中,先调用System函数生成SLAM系统的对象,然后根据传感器类型,调用相应的入口函数,就可以执行SLAM的流程了。 System类 构造函数中和流程相关的一共有四个参数,分别是 1...
摘自吴博《ORB-SLAM 代码详细解读》[3] 做了降频,要求闭环与闭环之间至少经过10个关键帧。 2. 计算一个相对分数minsocre:计算当前帧与其共视图中的帧的相似分数,取其中最小的那个作为minsocre。因为DBoW计算出的绝对分数不具有可比性,取当前帧与共视帧之间最小的相似度作为基准,如果大于这个基准才有可能是闭环帧...
首先建立预估状态向量X=[s,gw],其中s是尺度,gw是世界坐标系下的重力加速度也是第一个相机坐标系下的重力加速度。ORB_SLAM2中世界坐标选取的是第一个相机对应的坐标(VINS则不同),这样做会存在一个问题,因为第一个相机可能自身存在一定的旋转倾斜导致整个世界坐标看起来是歪着的,画轨迹的时候有一种倾斜的即视感...
ORB_SLAM2::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::MONOCULAR,true); 就可以将每一帧图像送往跟踪函数,如下是单目SLAM主函数调用跟踪函数的代码: 1 2 3 // Examples/Monocular/mono_kitti.cc line:84 // Pass the image to the SLAM system SLAM.TrackMonocular(im,tframe); TrackMonocular()...
ORB_SLAM2是一种基于特征的定位算法,其核心是通过检测和匹配图像中的ORB特征点来实现定位。ORB特征点是一种具有旋转不变性和尺度不变性的局部特征,通过ORB特征点的匹配可以估计相机的运动和场景的三维结构。 然而,仅仅使用视觉信息定位存在一些限制,如图像的噪声、亮度变化和快速运动等。为了解决这些问题,ORB_SLAM2引入...
1. 是首个基于单目,双目和RGB-D相机的开源SLAM方案,这个方案包括,回环检测,地图重用和重定位。 2. 我们的RGB-D结果说明,光束平差法(BA)比ICP或者光度和深度误差最小方法的更加精确。 3. 通过匹配远处和近处的双目匹配的点和单目观测,我们的双目的结果比直接使用双目系统更加精确。
ORBSLAM(一)理解全文的前奏篇章 本篇主要介绍: (1)ORB-SLAM2系统架构图 (2)三大线程 执行步骤 (3)图解线程细节 (4)引入下篇问题点 (1)系统架构图 一句话总结: 以关键帧为血脉,贯穿整个SLAM系统 (2)三大线程 跟踪线程: (1)ORB特征提取 8层金字塔提取fast角点,划分网格保证特征点提取的均匀性; ...
1|0算法目的 位姿估计 + 建图 在建图的同时不断优化自身位姿 提高建图的准确度 为广大视觉SLAM算法打下了基础 2|0算法应用场景 室内室外均可 有明显的并且数量合理的回环检测 单目、双目、RGBD 算法本身可能无法直接使用 但是为后续算法提供了模版框架 ...
orbslam2后端聚类算法 密度聚类的一种,是DBSCAN聚类的改进算法,其对输入参数不敏感。 OPTICS聚类:有效的解决了密度不同导致的聚类效果不好的问题。 OPTICS也需要密度和半径两个参数,使用这两个参数确定核心对象。 核心距离:只有核心对象才有核心距离,在核心对象中,最小邻域内密度达到阈值时的半径值。