ORB-SLAM1只能针对单目相机数据进行处理;ORB-SLAM 2 增加了对于双目和RGB-D相机的处理,在回环检测模块增加了Full Global BA的处理;ORB-SLAM 3则增加了对于IMU融合的支持,兼容鱼眼相机模型,并且增加了Altas多地图的支持;同时,回环检测为了支持多地图的模式,提供了一种叫Welding BA的优化方式。ORB -SLAM的作者将上述...
ORB-SLAM3通过稀疏地图点的三角测量和稠密地图点的深度滤波来生成稠密地图。系统首先通过三角测量估计出相机位姿下地图点的深度,然后通过深度滤波算法对稀疏地图点的深度进行优化和扩展,生成稠密地图。 六、重建与回放 ORB-SLAM3支持离线重建和回放功能。用户可以通过输入离线录制的图像序列来重建地图和轨迹,并可以通过回放...
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...
临时的相机遮挡和快速运动导致视觉元素丢失跟踪，使得系统失效。ORB-SLAM率先使用基于词袋位置识别的快速重...
本文将详细介绍ORB-SLAM3的基本原理。 SLAM概述 SLAM是指在未知环境中,通过移动传感器(如相机、激光雷达等)获取数据,同时实时地进行自我定位和地图构建的技术。SLAM系统通常包括前端和后端两个部分。前端负责提取特征、建立局部地图和跟踪相机姿态,而后端则进行回环检测和优化,以提高定位和地图的精度。 ORB特征描述子 ...
在学习ORB-SLAM3过程中,需要熟悉视觉SLAM的基本原理,吃透ORB-SLAM3算法原理和底层代码,懂得在实际工程中如何部署使用ORB-SLAM3。主要难点包括: 1. 熟悉关键帧、共视图、因子图等重要概念,掌握ORB特征提取和特征匹配算法; 2. 深入理解多视图几何方法,如对极几何、PnP以及ICP,理解IMU预积分的推导过程,并掌握视觉SLAM...
ORBSLAM3中,作者调用MapPoint::PredictScale函数,根据地图点到光心的距离,来预测一个类似特征金字塔的尺度。 因为在进行投影匹配的时候会给定特征点的搜索范围,由于考虑到处于不同尺度(也就是距离相机远近,位于图像金字塔中不同图层)的特征点受到相机旋转的影响不同,因此会希望距离相机近的点的搜索范围更大一点,距离相...
ORB_SLAM3原理源码解读系列(2)——单目初始化 @[toc] 一、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Frame2中的候选特征点就在对应...