在ORB3中考虑到的数据关联包括短期内滑动窗口中关键帧观测到的路标点和图像特征的数据关联;中期的数据关联是指图像特征与局部地图点的关联;长期的数据关联包括利用场景识别技术和词袋模型,在回环检测、重定位等过程中的数据关联;而多地图的数据关联还可以实现地图之间地图点的匹配和融合。 ORB-SLAM 3的基本流程和此前...
帧(Frame),图像帧数据结构,是视觉slam中基本的传感器单元数据,在单目场景下,一帧的数据为camera某个时间戳对应的图像数据。帧的类中还包含对图像进行ORBExtractor所获取的特征点,特征描述符以及BOW(bag of words,将特征描述符向量根据k叉树结构的词汇表模型进行遍历搜索获得,便于后面的回环检测算法的需要)。帧的类抽...
一、接收图像并进行处理的函数调用路径(以mono_euroc的example为例)为mono_euroc.cc文件中的SLAM.TrackMonocular(im,tframe)->system.cc文件中的mpTracker->GrabImageMonocular(imToFeed,timestamp,filename)->tracking.cc文件中的GrabImageMonocular函数将图像先转换成灰度图,然后构建Frame类的对象,最后调用Track()函数...
一、接收图像并进行处理的函数调用路径(以mono_euroc的example为例)为http://mono_euroc.cc文件中的SLAM.TrackMonocular(im,tframe)->http://system.cc文件中的mpTracker->GrabImageMonocular(imToFeed,timestamp,filename)->http://tracking.cc文件中的GrabImageMonocular函数将图像先转换成灰度图,然后构建Frame类...
orb_slam代码解析(3)LocalMapping线程 距离写上一片文章已经也过去一段时间了,对之前看过的程序竟是如此陌生,还好在此做注,现在开始看新的线程:LocalMapping 系统有一个map,这个线程就是用来管理这个地图的,这个地图在跟踪线程中被初始化,在ORBSlam2的Tracking线程中,进行相机状态初始化的时候,当使用对极约束时,...
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。
今天开课!视觉惯性天花板ORB-SLAM3,原理解析、代码详解与改进建议 今天开课!视觉惯性天花板ORB-SLAM3,原理解析、代码详解与改进建议
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...
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的运动变化与优化方法; 3. 深刻理解跟踪线程、局部建图线程、闭环与地图合并线程之间的算法逻辑关系,掌握ORB-SLAM3代码含义。 为此我们推出了ORB-SLAM3理论精讲与代码解析课程,从理论与工程角度帮助大家尽快入门进阶!
ORB-SLAM3中对不同模型相机的畸变校正做了区分,当相机模型是针孔的时候,用的畸变校正参数是mDistCoef,当相机模型是鱼眼的时候,用的是虚拟出的相机类,代码参见mpCamera = new KannalaBrandt8(vCamCalib),为避免重复校正,用了个条件限制,就是在函数Frame::UndistortKeyPoints中判断mDistCoef.at<float>(0)==0.0,...