深度相机的稠密重建技术借鉴于高翔老师在ORBSLAM2时的一个工作,由此我就采用了类似的方法在ORBSLAM3中添加代码;同时对于双目相机稠密重建的实现,本文是采用两个形式,第一种双目重建方式是手动提供视差图和相关参数,由于生成三维点云图,而第二种双目重建方式则是只输入双目的彩色图,程序自动生成视差图,然后计算三维点...
1368 -- 1:07 App orbslam3 双目IMU稠密建图 1214 -- 0:54 App orbslam3 双目稠密建图_yolov5 2765 -- 0:48 App ORB-SLAM3 融合点线特征的稠密建图 898 -- 1:10 App orbslam2 稠密转栅格地图 731 -- 1:00 App orbslam3 稠密建图转栅格和八叉树 436 -- 1:20 App 双目IMU稠密建...
ORB-SLAM3在AirSim仿真环境中实时构建点云地图,利用了RGB图像和Depth图像,没有融合IMU数据,精度还比较低,稠密点云暂时没有回环检测功能.基础原理是在ORB-SLAM3关键帧提取处,根据当前从ORB-SLAM3计算得到的位置信息,插入当前帧的深度图的点云数据, 视频播放量 7763、弹
ORB-SLAM3关键帧选取策略: 5.单目和RGB-D相机的处理方式 算法中会通过预处理将单目和RGB-D相机的特征点处理成双目特征点的形式,后续的优化能够共用一套算法。 6. 共视图 共视图是无向加权图,每个节点是关键帧,如果两个关键帧之间满足一定的共视关系(至少15个共同观测地图点)他们就连成一条边,边的权重就是共视...
https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments/tree/dense_map 后面会持续更新,会增加双目稠密地图与多地图系统,只能工作之余写代码,可能还有点糙,但是比2的代码写的会好一些 以下为2的版本 ——— 高博曾经在他的github上提供过,但因为大佬时间少,并没有将回环加入到稠密地图,现提供一个可...
视频中展示的场景的一个定量比较可以从ORB-SLAM3原文中的表2,也就是在序列V101下,在ORB-SLAM2的Stereo模式下和ORB-SLAM2的StereoInertial模式下得到的ATE其实差不多(0.037和0.035.。。),所示实际演示的效果也是差不多的,但是在V103序列下的改善就明显了很多,ATE减少了一半以上啊。。。所以这个工作还是很强的!
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 为方便点击链接,我们整理了pdf版本,在公众号后台回复:ORBSLAM
因为把相机放在了单车把手上,所以图像会有点晃 硬件:i7 11800H + RTX 3060 Latop + Intel RealSense D455 后续想法:目前已经把ORB3的位姿等信息pub到ROS中,后面可利用ORB_SLAM3 的定位信息,结合双目深度估计恢复稠密的点云地图,另外利用YOLO提供的 label & bounding b
第一个可以解决纯视觉或者视觉惯导的完整的混合地图的SLAM系统。在单目或者双目的系统中,Atlas代表的是一系列不连续的地图,而且可以把他们应用到所有的建图过程中:场景重识别、相机重定位、闭环检测和精确的地图融合。这就允许地图是在不同的时间构建的(增量的SLAM系统),纯视觉的Atlas是参考的2019年IROS的一篇文章:O...
决定总结最近一个月的工作,这个月在orbslam2的基础上,使用kineticV2完成了稠密点云地图的重建,实现了点云的回环,并使用octomap转换成实时的八叉树地图,导航部分已经有了思路,打算下个月所一个基于octomap的航迹生成能用在视觉的导航上。 一、传感器和依赖包安装 ...