衔接区域的局部BA优化:融合后与Ka具有共视关系的关键帧参与局部BA优化,为避免gauge freedom,固定之前活跃地图中的关键帧而移动其他的关键帧。优化完成后再次进行地图点的合并与spanning tree/共视图的更新。 完整地图的位姿图优化:对整个合并后的地图进行位姿图优化。 3.地图点MapPoint 在ORB-SLAM3中,Frame/KeyFrame...
ORB-SLAM3系统基于ORB-SLAM2和ORB-SLAM-VI建立,主要组成如下: 图1:ORB-SLAM3系统的主要内容 Atlas 由一些不连续的地图组成的集合表示,分为活跃地图和非活跃地图。其中,跟踪线程在活跃地图定位传入帧,并通过局部建图线程随着新的关键帧不断优化和增长。Atlas构建了一个基于关键帧的唯一DBoW2数据库,用于重定位、回...
首先回顾一下历史:ORB-SLAM首次在2015年被提出,它的改进版ORB-SLAM2在2017年被提出,同年提出了ORB-SLAM-VI,时隔3年,ORB-SLAM3横空出世,朋友圈、学术群里到处都在热议这个挂在Arxiv才不到3天的论文。好奇心的驱使下,本人偷瞄了一下论文,就在这里总结一下吧。 开始之前,先放两条ORB-SLAM3的展示视频撑撑场面。
接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
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...
C.跟踪和建图 对于跟踪和建图，我们采用工作Visual-inertial monocular SLAM with map reuse中提出的策略...
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...
系统利用ORB-SLAM2和ORB-SLAM-VI作为基础，通过IMU初始化技术，支持单目和立体惯性SLAM。跟踪线程负责实时定位和建图，利用视觉和惯性信息进行优化。 局部建图线程在关键帧区域进行地图构建和优化，利用IMU参数进行最大后验估计。 回环和地图合并线程通过因子图处理地图的融合和回环检测，确保地图的精度...
上图为各种情况下的因子图. 1基本原理 1、待优化变量–>同之前: 2、连续视觉帧i和i+1之间IMU预积分: 3、xj处相机与3D landmark(地图点)的视觉重投影误差: 4、结合惯性项和视觉残差项,可视惯性SLAM可以作为基于关键帧的最小化问题。优化变量为: