https://github.com/linyicheng1/LET-NET 在视觉SLAM中,如何保存视觉地图并重复用于机器人定位是目前较为欠缺的一环。尽管ORB-SLAM3等系统提供了保存地图的定位模式,但是在光照变化场景中的精度和鲁棒性都难以保障。 另一方面,深度学习特征在大视角、大光照场景下实现了稳定的匹配效果,尽管通常计算量较大
ORB-SLAM3实现了多种传感器配置下的同步定位(相机位姿的实时跟踪定位)和建图(基于稀疏三维地图点的三维地图构建)功能,且通过Atlas类实现了多地图集(跟踪失效时会重新创新新地图)的管理,以及包括地图的回环检测和矫正以及地图的合并。整个系统大体由单帧实时跟踪模块(Tracking.cc),局部建图模块(LocalMapping.cc)和回环...
利用该描述符,我们提出了一种新的基于关键帧的位置识别(Keyframe-based Place Recognition, KPR)方法,该方法被表述为一个多阶段关键帧过滤算法,从而为MKVSLAM系统提供了一种新的重定位流程。我们在多个室内无GPS数据集上对提出的方法进行了评估,并展示了与词袋方法相比,该方法能够实现更精确的姿态恢复。推荐学习:当...
·开始计算预积分 IntegrateNewMeasurement( )(这个函数在我的另一篇文章中有说明:ORB-SLAM3源码阅读笔记(4)-ImuTypes),这里需要计算上一帧到当前帧的预积分pImuPreintegratedFromLastFrame,和上一关键帧到当前帧的预积分mpImuPreintegratedFromLastKF(在初始化帧和插入关键帧时会新建一个,地图更新时,PredictStateIMU...
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。
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...
ORB-SLAM3 想要在系统中将相机模型给抽象出来,将所有与相机模型相关的参数给剥离出来(如projection and unprojection functions, Jacobian, etc)形成单独的模块。作者实现了经典的 pinhole 针孔相机模型与 Kannala-Brandt 鱼眼相机模型。 Relocalization ORB-SLAM 之前做重定位通过 ePnP 做的,但 ePnP 需要 pinhole。所以...
但是ePnP算法前提是calibrated pinhole camera(针孔相机),为了兼容ORB-SLAM3对相机模型的抽象,采用了MLPnP(极大似然透视n点算法).该算法使用投影光线作为输入,相机只需要提供一个从像素到投影光线的非投影函数即可重定位. 2Non-rectified Stereo SLAM(非修正双目SLAM) ...
ORB-SLAM解决重定位是用的Epnp;但是他是基于一个标定好的针孔相机模型的,为了继续我们的工作,我们采用独立于相机的ML-pnp算法可以完全从相机模型中解耦,因为他利用投影光线作为输入。相机模型只需要提供一个从像素传递到投影光线的反投影函数,以便能够使用重定位。