但是在ORB-SLAM系列中,为了让特征点分散更加均匀,ORB-SLAM的作者根据OpenCV的实现进行了修改,让特征点尽可能地分散到图片的整个区域而不是只有在纹理明显的区域有特征点。不仅如此,在ORB-SLAM1和ORB-SLAM2及之后的代码,对于特征点平均分布的实现还有所不同,可见ORB...
ORB-SLAM3 的初始化包括 Vision-only MAP Estimation、Inertial-only MAP Estimation 和 Visual-Inertial MAP Estimation 三个部分,第一部分在 tracking 线程中,后两部分在 local mapping 线程中。 A. Fundamentals 帧的状态向量定义为 Si=˙{Ti,vi,big,bia} ,其中包括世界坐标系下的 IMU 机体位姿 Ti=[Ri,pi...
UZ-SLAMLab给的代码会报段错误,后面是尝试了"https://http://github.com/thien94/orb_slam3_ros">thien94/orb_slam3_ros才跑通。 http://ros_rgbd.cc 这个文件定义了一个ROS节点,用于订阅RGBD相机的数据,并调用SLAM处理。 首先定义了一个简单的ImageGrabber类 classImageGrabber{public:ImageGrabber(){};//...
所以我们需要进一步筛选匹配点,来获取优秀的匹配点,这就是所谓的“去粗取精”。这里我们采用了Lowe’s算法来进一步获取优秀匹配点。 为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点,SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式:取一幅图像中的一个SIFT关键点,并找出其与另一幅图像中...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。
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...
ORB_SLAM3::SystemSLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM3::System::MONOCULAR,false); 该语句是主函数中最关键的一句代码,目的是创建SLAM系统,初始化系统所有线程,准备开始处理数据,其中SLAM()中第一个参数argv[1]表示的是输入的ORBvoc.txt即ORB词袋模型数据,第二个参数argv[2]表示的相机参数的yaml文件,显...
代码中使用了 std::chrono::monotonic_clock::now() 的问题,说明这些代码可能是基于早期 C++ 版本的非标准实现或开发者误用的结果。C++ 标准库并没有 std::chrono::monotonic_clock,所以代码中应该改用 std::chrono::steady_clock。 find /root/autodl-tmp/ORB_SLAM3/Examples -type f -name "*.cc" -exec...
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...