解压ORBSLAM3文件,进入其中,打开对应的可视化选项 打开Examples/Monocular 文件夹下的 mono_euroc.cc 文件,找到第 83 行: 将ORB_SLAM3::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM3::System::MONOCULAR, false);改为true。 按照官网给的指令编译安装: cd ORB_SLAM3 chmod +x build.sh ./build.sh #如果遇到...
所有这些创新点,加上一些代码改进,使 ORB-SLAM3成为新的参考可视化和可视惯性开源 SLAM 库,与文献中可用的最佳系统一样强大,并且更加准确,正如我们在第 VII 部分的实验结果所显示的。我们还提供了单目、立体、单目惯性和立体惯性 SLAM 结果之间的比较,这些结果可能会引起从业者的兴趣。 相关工作 这一部分主要讲了相...
/root/autodl-tmp/ORB_SLAM3/Examples_old/Monocular-Inertial/mono_inertial_tum_vi.cc:219:87: error: ‘t2’ was not declared in this scope; did you mean ‘tm’? 219 | double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration>(t2 - t1).count(); | ^~ | tm /root/autodl-tmp...
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...
ORB-SLAM3是一种基于视觉传感器的实时单目、双目和RGB-D SLAM系统。 SLAM代表同时定位与地图构建,是指在未知环境下通过机器人上搭载的传感器获取数据并运用算法进行实时处理,从而在机器人运动中同时完成对机器人自身姿态的估计和构建三维环境地图。 ORB-SLAM3是由英国伯明翰大学开发的,是ORB-SLAM2的改进版本,加入了语...
跟踪模块在orbslam3中作为计算频率最高的算法模块,在实现中也作为程序的主线程来运行,其他的模块如局部建图(LocalMapping),回环检测(LoopClosing)以及可视化模块(Viewer)均以其他背景线程来并发运行。跟踪模块的主要作用为相机的运动模型(位姿)的实时跟踪和优化。
基于这些思想,ORB-SLAM[2],[3]使用ORB特征,其描述符提供短期和中期数据关联,构建可可见性图以限制跟踪和映射的复杂性,并使用词包库DBoW2[9]执行循环关闭和重定位,实现长期数据关联。迄今为止,它是唯一一个集成了三种类型数据关联的可视化SLAM系统,我们认为这是其优异准确性的关键。在这项工作中,我们使用新的Atlas...
3.使用SVO中直接法来跟踪代替耗时的特征点提取匹配,在保持同样精度的情况下,是原始ORB-SLAM2速度的3倍 4.双目VIO版本,加入了LK光流和滑动窗口BA优化 5.VI-ORB-SLAM2 6.添加了支持鱼眼 7.添加保存和导入地图功能 8.添加保存和导入地图功能 9.添加了地图可视化 ...
在[2]-[4]的基础上,我们推出了ORB-SLAM3,这是一个最完整的可视化、视觉惯性和多地图的SLAM开源库,配备了单目、立体、RGB-D、针孔和鱼眼摄像头。我们的主要贡献,除了集成库本身之外,还有快速准确的IMU初始化技术和多地图合并功能,这些功能依赖于一种新的具有改进召回能力的地点识别技术,使ORB-SLAM3非常适合于长期...
基于这些思想,ORB- slam[2],[3]使用ORB特征,其描述符提供短期和中期数据关联,构建共可见性图以限制跟踪和映射的复杂性,并使用词袋库DBoW2[9]执行闭环和重定位,实现长期数据关联。是迄今为止唯一集成了三种类型数据关联的可视化SLAM系统,我们认为这是其具有出色准确性的关键。在这项工作中,我们通过新的Atlas系统在...