ORBSLAM3--学习总结(6)视觉融合imu的优化-上篇 风吹过的月明 2 人赞同了该文章 目录 收起 一、概述 二、函数整体介绍 1.定义优化器 2.定义各节点,以及卡方检验(用于优化时剔除外点) 3.设定图优化各边 4.启动多轮优化,剔除外点 5.更新当前帧位姿、速度、IMU偏置 6.记录当前帧的优化状态 三、各边...
行知SLAM(一):视觉SLAM核心之BA优化代码编写及改进思路_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1Ds4y187Qz/?share_source=copy_web&vd_source=d71e18f9541a8452e8d05f8cbcf3ab5f 1.位姿优化函数PoseOptimization // 该优化函数主要用于Tracking线程中:运动跟踪、参考帧跟踪、地图跟踪、重定位 /** * 3D...
// Gravity and scale 因为重力方向矩阵以及尺度因子是待优化的变量,所以不固定VertexGDir* VGDir =newVertexGDir(Rwg);VGDir->setId(4*(maxKFid+1));VGDir->setFixed(false);optimizer.addVertex(VGDir);VertexScale* VS =newVertexScale(scale);VS->setI...
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...
在回环纠正后执行一次全局BA优化。 关键技术 重定位 ORB-SLAM中使用ePnP算法,这里因为使用的算法要和相机模型无关,因此采用MLPnP算法,仅适用投影射线作为输入,相机仅需要提供一个重投影函数,将像素映射为投影射线即可。 非校正双目SLAM 许多双目SLAM系统假设双目图像都是已校正的,即两张图像都是使用针孔模型采用相同的...
2.1 优化的目标函数在SLAM问题中,常见的几种约束条件为: 1. 三维点到二维特征的映射关系(通过投影矩阵); 2. 位姿和位姿之间的变换关系(通过三维刚体变换); 3. 二维特征到二维特征的匹配关系(通过F矩阵); 4. 4呢? 5. 其它关系(比如单目中有相似变换关系)。如果我们能够知道其中的某些关系是准确的,那么可以在...
ORB-SLAM3是最新一代的视觉SLAM算法,支持单目、双目和RGB-D相机,并集成惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU),能在复杂动态场景中实现高精度定位和建图。其通过图像金字塔技术和稀疏优化方法,提高了特征点匹配精度和运行效率(Campos等,202...
在视觉和IMU融合方面,ORB-SLAM3在位姿求解时所建立优化问题的残差项,包括所有关键帧和上一帧IMU估计的残差项,以及所有路标点观测的视觉误差项。其中针对视觉路标点的观测,为了避免错误匹配造成的极端值的影响,嵌套了鲁棒核函数。 IMU初始化的目的是为了得到Body系速度、重力方向和IMU偏置。ORB-SLAM3中初始化流程的...
ORB-SLAM3的Tracking部分作用论文已提及,包含输入当前帧、初始化、相机位姿跟踪、局部地图跟踪、关键帧处理、姿态更新与保存等,如图。 2 两个主要函数 单目地图初始化函数是Tracking::MonocularInitialization,其主要是调用以下两个函数完成了初始化过程,ORBmatcher::SearchForInitialization和KannalaBrandt8::ReconstructWithTw...
graph-SLAM 中，每两个位姿(poses)由一个约束 (constraint)连接，这个约束其实就是两个节点之间的相对...