视觉SLAM是一种基于视觉传感器的 SLAM 系统,与激光传感器相比,视觉传感器具有成本低、保留环境语义信息的优点,能够与深度学习进行大量结合。ORB-SLAM系列算法是视觉SLAM中具有最广泛关注与应用的算法。ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉+惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目、双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。在...
纯视觉SLAM最佳开源方案是 ORB-SLAM2 ,因为它有如下优点:功能全面、研究的人比较多、可扩展性强、方便二次开发、代码规范、难度适中等。此外,还有一个优点就是ORB-SLAM系列仍然在不断更新,比如2020年推出的ORB-SLAM3,就新增了视觉+IMU紧耦合、多地图系统、抽象相机模型、地图保存加载等等新功能,其定位精度和鲁棒性...
本文的第二个创新点是根据改进recall的新的重定位模块来构建的混合地图,因为这个模块他可以让ORB-SLAM3在特征不是很好的场景中长期运行:当里程计失败的时候,系统会重新构建地图并将这个地图和原来构建的地图对齐。和那些仅利用最新的几帧数据的里程计相比,ORB-SLAM3是第一个能够在所有算法阶段重用所有先前信息的系统。
ORB-SLAM3 是第一个同时具备纯视觉(visual)数据处理、视觉+惯性(visual-inertial)数据处理、和构建多地图(multi-map)功能,支持单目、双目以及 RGB-D 相机,同时支持针孔相机、鱼眼相机模型的 SLAM 系统。最大后验概率估计(Maximum-a-Posteriori,MAP)是基于紧耦合方法的 visual-inertial feature based SLAM 中贯彻的...
ORB-SLAM 优缺点 优点：一个代码构造优秀的视觉 SLAM 系统，非常适合移植到实际项目。采用g2o作为后端...
ORB_SLAM3 1. 综述 ORB_SLAM是第一个支持视觉,视觉惯导和多地图的slam系统(单目,双目,RGB-D)(pin-hole和fisheye) 亮点一:基于特征的紧耦合视觉惯导系统(基于最大后验估计)—优点:系统在实时,大小场景以及室内外环境下都有很好的鲁棒性,且整体精确度更高 亮点二:基于新位置识别的方法实现多地图系统(multiple ...
(5) 结合上面得到的惯性残差和视觉残差,视觉-惯性 SLAM 可以看作是基于关键帧的最小化问题。在后期中,基于下式进行计算优化。 在tracking 过程中,只优化最后两帧的位姿,同时保持地图点固定。在mapping 过程中,为了解决全图优化问题,若图的规模比较大就会比较棘手。 ORB-SLAM3 采用了滑动窗口思想,把关键帧及其地图...
4 个月前· 来自专栏 ORBSLAM3--利用深度相机稠密建图 风吹过的月明关注Question 自己定位出是pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Point Cloud Viewer"));导致报错X Error of failed request: BadShmSeg (invalid shared segment parameter) Major opcode of fa...
视觉有它天生的缺陷，比如对光照敏感。所以想进一步提高定位精度必须和其他传感器融合。比如ORBSLAM3中融合...