在本文中,我们基于PTAM算法的主要框架,采用Gálvez-López和Tardós提出的place recognition(场景/位置识别)算法,Strasdat等人提出的scale-aware loop closing(具备尺度感知的闭环检测)算法以及文献[7][8]中的大尺度操作中Covisibility信息的使用,重新设计了一种新的单目SLAM系统ORB-SLAM,本文的贡献主要包括: 对所有的任务...
ORB-SLAM有三个主线程,它们和来自ROS以及操作系统中的其它任务并行运行,这将对结果引入一些随机性。出于这个原因,在一些实验中,我们报告若干次运行的中值结果。 A.NewCollege数据集上系统性能 NewCollege数据集包含了来自机器人穿行校园和相邻公园的2.2km的序列。这个序列由双目相机以20fps记录,并且图像分辨率为512x382...
ORB-SLAM在SLAM领域的地位这里就不赘述了。接下来三章将针对ORB-SLAM1、ORB-SLAM2和ORB-SLAM3分别介绍。本节将对ORB-SLAM1进行介绍。 《ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System》。 0 摘要 本文介绍ORB-SLAM,一种基于特征的单目SLAM系统,可在小型和大型、室内和室外环境中实时运行。该系统对...
ORB-SLAM有3个主线程,它们和其他ROS线程并行运行,由于引入了ROS操作系统,因此算法结果具有一定的随机性,针对这个原因,我们在一些实验中公布了算法运行的中间结果。 A、基于Newcollege数据集测试系统性能 NewCollege数据集[39]包含了一个2.2公里的校园的机器人图像序列。它是由双目相机拍摄,帧率为20fps,分辨率512x38。
我们统计了ORB_SLAM算法每个线程所用的时间。表1显示了算法跟踪和局部构图的时间。可以看出,跟踪的帧率大概在25-30Hz,这是跟踪局部地图所需的最多时间。如果需要的话,这个时间还可以更快,只要减少局部地图中所包含的关键帧数量即可。局部地图构建线程中需时最高的是局部BA优化。局部BA的时间根据机器人探索环境的状态...
坂田克里斯,四月小小酱,刘国庆等用户也对OBR-SLAM的代码进行了分析,其中刘国庆指出:目前ORB-SLAM3的代码可能是团队匆忙整理出来,对于高版本的库和编译器支持尚待完善。 ORB-SLAM3解读分析 ORB-SLAM3的研究历史 2015年,研究通过多线程实现的基于特征点的实时单目SLAM系统,发表论文与源码ORB-SLAM。
以下是对ORB-SLAM3的评价: 精度高:ORB-SLAM3采用了多种技术来提高定位和建图的精度,例如在ORB特征匹配、全局优化和回环检测等方面进行了优化,使得系统的精度得到了提高。 实时性好:ORB-SLAM3采用了多线程和GPU加速等技术,使得系统可以在实时性要求较高的场景下运行,例如在移动机器人或自动驾驶等领域。 稳定性强...
坂田克里斯,四月小小酱,刘国庆等用户也对OBR-SLAM的代码进行了分析,其中刘国庆指出:目前ORB-SLAM3的代码可能是团队匆忙整理出来,对于高版本的库和编译器支持尚待完善。 ORB-SLAM3解读分析ORB-SLAM3的研究历史 2015年,研究通过多线程实现的基于特征点的实时单目SLAM系统,发表论文与源码ORB-SLAM。
原版的ORBSLAM是一个cmake工程,由于项目的需要,我们要在其他ROS工程(简称A)和ORB工程进行通讯,即需要将这两个工程联编,这就有两个办法: 方法一:把A工程修改成一个cmake工程,然后和ORB联编,利用多线程完成通信。 方法二:把ORB修改成ROS工程,编程成一个节点,和A工程利用ros节点进行通信。
ORB-SLAM是基于特征点方法的完整SLAM算法,完整注释版托管于国内码云网站:http://git.oschina.net/paopaoslam/ORB-SLAM2 该算法以单目为主,但同样适用于双目和RGB-D摄像头。ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四个主线程:前端位姿跟踪、局部地图构建与优化、闭环检测与优化、显示与交互。