视觉有它天生的缺陷，比如对光照敏感。所以想进一步提高定位精度必须和其他传感器融合。比如ORBSLAM3中融合...
定位误差越小,表示系统的定位精度越高。 2.地图精度: 地图精度是指构建的地图与真实环境之间的匹配程度。可以通过计算重投影误差来衡量地图精度,即通过将地图上的特征投影到图像上,与实际图像中的对应特征进行比较。重投影误差越小,地图精度越高。 3.实时性: 实时性是指算法的运行速度。在实际应用中,要求SLAM算法...
ORB-SLAM3是在ORB-SLAM2的基础上开发的视觉惯性SLAM技术,于2020年7月 发布。它在定位精度和效果上几乎碾压了同类的开源算法,受到极大关注。 它有如下特点: 1、 第一个可以运行视觉、视觉惯性和多地图,支持单目、双目和RGB-D相机,且支持针孔和鱼眼镜头模型的SLAM系统。 2、该算法可以在不同大小,室内和室外环境中...
ORBSLAM3的评价指标主要用于衡量其在定位、重建以及回环检测方面的性能。以下是ORBSLAM3的评价指标: 1.重建精度:评估ORB-SLAM3重建出的地图与真实场景之间的一致性。重建精度可以通过计算特征点在地图中的重投影误差来衡量,误差越小说明重建精度越高。 2.相机定位的准确性:评估ORB-SLAM3的相机定位的精确性。可以通过...
时隔四年,精度提高2到5倍,性能由于VINS-Mono 本文介绍了第一个能够使用单眼、立体和RGB-D相机,使用针孔镜头和鱼眼镜头模型进行视觉、视觉惯性和multi-map SLAM的系统——ORB-SLAM3系统。下面是本文两个主要创新点。 第一、主要的创新点是一个基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统,它完全依赖最大后验(MAP)估计,...
这个策略以略高的计算成本为代价,提高了召回率并且增多了数据关联,从而提高地图的精度。 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-惯性系统。地图集能够表示一组断开连接的地图,并且将所有地图操作平滑地应用于它们:位置识别、相机重定位、回环和精确的无缝地图合并。
但是呢orbslam的localmapping线程里有个createnewmap函数,里面对非双目点进行三角化的时候有个视差角余弦不超0.9998的限制,这个对于20cm的baseline来说深度最大近似为dmax=0.2/sqrt(2*(1-0.9998))=10米 ps:10-20m这种距离对于euroc的mh05数据集来说直接双目初始化都困难,所以移植orbslam3的鱼眼computestereofisheye到...
ORB-SLAM3是目前融合双目视觉与IMU的优秀算法,其前端是针对实时性优化的ORB描述子与关键帧的提取算法,后端是局部地图的维护、闭环矫正与全局地图的更新。在TUM数据集测试中,其最高精度可达1cm。我司基于该框架研发算法,实现双目视觉与IMU数据的融合,精准计算位移距离并给出可靠的实时位姿,使得无人机在无GPS的情况下...
ORB-SLAM3 同时利用了这三种 data association,并且还加入了multi-map data association。这样就允许来自之前的子地图的信息来进行 match 和 BA。这样以来实现 SLAM 的终极目标:建图并用来提供高精度的定位。 作者也提到,This is essentially a system paper。最大的贡献就是 ORB-SLAM3 它本身。The most complete...
这两个创新点解释了ORB-SLAM3相比于ORB-SLAM2在EuRoC实验中获得更高精度的原因。不同操作的细节信息...