接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
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-SLAMLab/ORB_SLAM3）。这是我自己稍微做了点修改，可以跑数据集的版本，可以参考一下。https://github.com/shanpenghui/ORB_SLAM3_Fixed TrackMonocular是ORBSLAM单...
0.运行ORB-SLAM3系统的第一步,便是初始化ORB-SLAM3,可以参考该答主相关链接: 1.完成初始话以后,进行数据的加载,可以参考该链接: 2.数据加载后如何估计帧间的姿态参数,可以参考该链接: 3.函数调用逻辑: 三、算法特定知识补充 1.DBoW2 Bag of Word模型是文本检索中一个很常用的模型。在图像检索中,也可以使用...
ORBSLAM单目视觉SLAM的追踪器接口是函数TrackMonocular,调用了GrabImageMonocular,其下面有2个主要的函数:Frame::Frame()和Tracking::Track(),本文和上篇都是按照以下框架流程来分解单目初始化过程,上篇记录了Frame::Frame(),本文就记录Tracking::Track()。 1 Tracking作用 ORB-SLAM3的Tracking部分作用论文已提及,包含输...
此时情况为:1.刚获得初始帧,初始化未完成 2.已经获得初始帧,但当前帧不符合条件,重新寻找初始帧 3.当前帧不满足初始帧,重新寻找初始帧 否 此时情况为:1.初始化成功,此时系统开始进行跟踪 boolbOK;//用于判断跟踪状态 判断!mbOnlyTracking//该bool变量表示是否设置为只跟踪,默认值为false ...
Orb slam3的主要工作流程可以大致分为初始化、跟踪和建图三个过程。首先,需要准备一个支持C++11标准的编译器和一个能够运行OpenGL的图形处理单元(GPU)。其次,需要选择合适的摄像头设备,并确保驱动程序已经正确安装并能够输出RGB图像。接下来,需要对摄像头进行标定,以获取内参和畸变参数。这些参数将用于相机模型,以便系...
本文将对OrbSLAM3的代码执行流程进行深入解析。 一、初始化阶段 1. System Initialization:在主函数中,首先调用`System::init()`进行初始化。这个过程包括读取配置文件,设置参数,创建线程,初始化相机模型等。 2. Map Initialization:当接收到第一帧图像时,系统开始初始化地图。通过`Tracker::InitialTracking()`函数...
ORB-SLAM3中IMU初始化由LocalMapping线程中的InitializeIMU函数完成。 主要是完成重力方向RwgRwg和尺度scale的估算,总共进行三次。 InitializeIMU函数包含两部分:InertialOptimization 和 FullInertialBAInertialOptimization函数纯IMU的优化,固定关键帧位姿,优化重力方向、尺度、关键帧速度和偏置...
// Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames. ORB_SLAM3::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM3::IMU_MONOCULAR,true); (3)准备捕获图像,并用SLAM类进行初始化 ImuGrabber imugb; ImageGrabber igb(&SLAM,&imugb,bEqual); // TODO ...
### ORB-SLAM3流程。 ###初始化。 捕捉第一帧画面。 提取ORB特征并计算描述符。 使用2D-3D匹配三角测量特征并估计相机位姿。 用估计的相机位姿和三角测量的点初始化地图。 ###跟踪。 捕捉下一帧画面。 跟踪前一帧的特征。 用跟踪的特征估计相机位姿。 通过增加新特征并对其三角测量来更新地图。 ###回环闭合...