ORB-SLAM3是一个先进的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统,实现了基于视觉惯导紧耦合,同时能够对多地图进行复用;另外支持单目/双目/RGB-D作为输入,支持针孔以及鱼眼相机模型。是目前种类最齐全、工程化最好、精度和鲁棒性整体最佳的一个工程框架。 二、视觉SLAM的基本架构 ORB-SLAM3的...
帧(Frame),图像帧数据结构,是视觉slam中基本的传感器单元数据,在单目场景下,一帧的数据为camera某个时间戳对应的图像数据。帧的类中还包含对图像进行ORBExtractor所获取的特征点,特征描述符以及BOW(bag of words,将特征描述符向量根据k叉树结构的词汇表模型进行遍历搜索获得,便于后面的回环检测算法的需要)。帧的类抽...
帧(Frame),图像帧数据结构,是视觉slam中基本的传感器单元数据,在单目场景下,一帧的数据为camera某个时间戳对应的图像数据。帧的类中还包含对图像进行ORBExtractor所获取的特征点,特征描述符以及BOW(bag of words,将特征描述符向量根据k叉树结构的词汇表模型进行遍历搜索获得,便于后面的回环检测算法的需要)。帧的类抽...
一、接收图像并进行处理的函数调用路径(以mono_euroc的example为例)为http://mono_euroc.cc文件中的SLAM.TrackMonocular(im,tframe)->http://system.cc文件中的mpTracker->GrabImageMonocular(imToFeed,timestamp,filename)->http://tracking.cc文件中的GrabImageMonocular函数将图像先转换成灰度图,然后构建Frame类...
回环检测是ORB-SLAM3的关键模块之一,由LoopClosing模块负责,通过检测闭环,进行全局地图优化。主要函数为Run(): void LoopClosing::Run() { while(true) { // 检测回环 // 计算闭环变换 // 全局优化 } } 该函数通过检测回环,计算闭环变换,并进行全局图优化,以消除累积误差,提升地图的全局一致性。
如图为orbslam3论文中的几个因子图。按照代码中的顺序一一说明。 优化部分代码主要在http://Optimizer.cc文件中。 void Optimizer::BundleAdjustment(const vector<KeyFrame *> &vpKFs, const vector<MapPoint *> &vpMP, int nIterations, bool* pbStopFlag, const unsigned long nLoopKF, const bool bRobust...
ORB_SLAM3原理源码解读系列(1) Part 01 ORB特征 1.1 FAST关键点 选取像素p,假设它的亮度为Ip; 设置一个阈值T(比如Ip的20%); 以像素p为中心,选取半径为3的圆上的16个像素点; 假如选取的圆上,有连续的N个点的亮度大于Ip+T或小于Ip-T,那么...
ORB_SLAM3原理源码解读系列(2) 初始化特征匹配 1.1 查找候选特征点: 因为单目初始化的两帧是连续的,且初始化的两帧的速度一般不快,两帧差距不大,因此这里的候选关键帧采用最简单的紧邻搜索。如图所示: 假设特征点在Frame1中的位置为A(x,y)。那么Fram...
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...