3）ORB-SLAM地图集（Atlas）：首个完整的多地图SLAM系统，它能够处理单目和双目配置的视觉和视觉-惯性系...
《ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM》。 0 摘要 本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用针孔和鱼眼镜头模型通过单目、立体和RGB-D相机执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统。 第一个主要创新是基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统,它完全依赖于最...
Kimera:是一个新的优秀度量语义建图系统,但其度量部分包括双目惯性里程计加上DBoW2闭环和姿态图优化,实现了与VINS Fusion类似的精度。 在这项工作中,我们建立在ORB-SLAM-VI的基础上,并将其扩展到双目惯性SLAM。我们提出了一种基于最大后验(MAP)估计的新的快速初始化方法,该方法适当考虑了视觉和惯性传感器的不确定...
因为VINS-Mono在真实场景中的稳定性远远好于ORB-SLAM3,虽然ORB-SLAM3在论文中的精度指标大幅度好于VINS-Mono,但是,你总不能一直在那几个数据集刷指标吧,在工程中的应用就要求一个系统必须能够鲁棒稳定,本人实测ORB-SLAM3对外参,特别是rotation,非常敏感,标定差一些直接就跑飞了,而VINS就不会有这个问题,可能虽然...
很多公司在工程上是用VINS(VINS-Mono或VINS-Fusion)做里程计,而不是ORB-SLAM,但是好像ORB-SLAM比VINS效果更好,这是为什么呢?且看大家是怎么说的 简单回顾 ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来...
很多公司在工程上是用VINS(VINS-Mono或VINS-Fusion)做里程计,而不是ORB-SLAM,但是好像ORB-SLAM比VINS效果更好,这是为什么呢?且看大家是怎么说的 简单回顾 ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来...
Kimera:是一个新的优秀度量语义建图系统,但其度量部分包括双目惯性里程计加上DBoW2闭环和姿态图优化,实现了与VINS Fusion类似的精度。 在这项工作中,我们建立在ORB-SLAM-VI的基础上,并将其扩展到双目惯性SLAM。我们提出了一种基于最大后验(MAP)估计的新的快速初始化方法,该方法适当考虑了视觉和惯性传感器的不确定...
voidOptimizer::InertialOptimization(Map *pMap, Eigen::Matrix3d &Rwg,double&scale) 可以看出该函数的参数为地图点、重力的方向矩阵以及尺度,只对尺度以及重力的方向做了优化,对应的因子图如下: 代码分析如下,对每个地图中的所有关键帧进行遍历: voidOptimizer::Inert...
在双目-惯性配置中，ORB-SLAM3比Kimera和VINS-Fusion的精度高3-4倍。在TUM-VI基准数据集上的视觉-惯性SLAM评估中，系统在单目-惯性和双目-惯性配置中获得优越性，与DSO、ROVIO和VI-DSO相比，证实了本文方法的优越性。在多段SLAM评估中，ORB-SLAM3在EuRoC数据集的三个环境中分别处理所有场景段，每个...
Kimera相对于Vins - Fusion的VIO定位精度。 Kimera和Vins -- Fusion、ORB - SLAM3的精度对比。 5. 总结 这篇文章介绍了Kimera2对Kimera的几项关键改进。包括对Kimera-VIO前端的修改,以支持额外的传感器模式(例如,单目、立体、RGB-D),可选的外部里程计源,图像特征箱和更新的关键帧选择逻辑。还讨论了对后端的修改...