orbslam3中视觉融合imu是紧耦合 紧耦合是在估计的时候,就是把IMU的状态,视觉传感器的状态等传感器的状态放在一起进行位姿估计,最后融合出来是只存在一个轨迹误差,不需要单独计算各个传感器的轨迹。融合过程本身会影响视觉和 IMU 中的参数(如 IMU 的零偏和视觉的尺度)。典型方案为 MSCKF 和非线性优化。松耦合是每一...
ORB-SLAM3在子地图合并方面采用了非常保守的方法。这反映在图5中紫色标记的覆盖率非常低但精度很高。ORB-SLAM3保持了最初提出的形式,因此没有参数可以调整以获得曲线而非单个点。Newer College数据集存在大量跟踪失败区域(如表1中的低跟踪率所示)。这导致基于时间的规则在该数据集上的表现比纯基于VPR的规则差。
在单目-惯性配置中，ORB-SLAM3比MSCKF、OKVIS和ROVIO的精度高5-10倍，比VI-DSO和VINS-Mono的精度高两...
ORB-SLAM3是最新一代的视觉SLAM算法,支持单目、双目和RGB-D相机,并集成惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU),能在复杂动态场景中实现高精度定位和建图。其通过图像金字塔技术和稀疏优化方法,提高了特征点匹配精度和运行效率(Campos等,202...
ORBSLAM3--学习总结(6)视觉融合imu的优化-下篇 3.陀螺仪随机游走约束边(EdgeGyroRW)作用: 此边用于对陀螺仪的偏置(BG)施加约束,确保在相邻帧之间陀螺仪偏置值不会出现显著变化。 这样的约束可以避免在优化过程中陀螺仪数据的漂移,避免不必要的位姿变动。 具体代码:// 第三种边(陀螺仪随机游走约束):陀螺仪的随...
3)ORB特征描述子,与其他所有能观测到该点云的关键帧中ORB描述子相比,该描述子的汉明距离最小 4)根据ORB特征尺度不变性约束,可观测的点云的最大距离和最小距离 4. 图优化 Graph SLAM 可先看看这些资料[《计算机视觉大型攻略 —— SLAM(2) Graph-based SLAM(基于图优化的算法)》](https://blog.csdn.net/pl...
3)ORB特征描述子,与其他所有能观测到该点云的关键帧中ORB描述子相比,该描述子的汉明距离最小 4)根据ORB特征尺度不变性约束,可观测的点云的最大距离和最小距离 4. 图优化 Graph SLAM 可先看看这些资料[《计算机视觉大型攻略 —— SLAM(2) Graph-based SLAM(基于图优化的算法)》],还有《概率机器人学》的...
3)ORB特征描述子,与其他所有能观测到该点云的关键帧中ORB描述子相比,该描述子的汉明距离最小 4)根据ORB特征尺度不变性约束,可观测的点云的最大距离和最小距离 4. 图优化 Graph SLAM 可先看看这些资料[《计算机视觉大型攻略 —— SLAM(2) Graph-based SLAM(基于图优化的算法)》](https://blog.csdn.net/pl...
作者:Liam 点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system 摘要 利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题,Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。