传统视觉 SLAM 建立的稀疏点云地图无法满足机器人进一步的感知需求，所以研究热点来到了基于深度学习的稠密场景重建。如今，随着神经辐射场(NeRF)的提出，许多工作都集中在将隐式场景表示与 SLAM 系统相结合。虽然提升了重建精度，但实时增量 NeRF-SLAM 依然面临2个关键挑战：场景表示能力不足：现有方法采用固定容量
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...
ORB-SLAM3继承了ORB-SLAM系列的高效性和鲁棒性,同时增加了对多传感器融合的支持,如IMU(惯性测量单元),进一步提高了系统的定位精度和稳定性。ORB-SLAM3广泛应用于无人机导航、自动驾驶、机器人探索等领域。 ORB-SLAM3的官方GitHub仓库提供了详细的文档和代码:ORB-SLAM3 GitHub YOLOv8与ORB-SLAM3的结合点 YOLOv8与...
第一个可以解决纯视觉或者视觉惯导的完整的混合地图的SLAM系统。在单目或者双目的系统中,Atlas代表的是一系列不连续的地图, 而且可以把他们应用到所有的建图过程中:场景重识别、相机重定位、闭环检测和精确的地图融合。这就允许地图是在不同的时间构 建的(增量的SLAM系统),纯视觉的Atlas是参考的2019年IROS的一篇...
第一个可以解决纯视觉或者视觉惯导的完整的混合地图的SLAM系统。在单目或者双目的系统中,Atlas代表的是一系列不连续的地图,而且可以把他们应用到所有的建图过程中:场景重识别、相机重定位、闭环检测和精确的地图融合。这就允许地图是在不同的时间构建的(增量的SLAM系统),纯视觉的Atlas是参考的2019年IROS的一篇文章:O...
第一个可以解决纯视觉或者视觉惯导的完整的混合地图的SLAM系统。在单目或者双目的系统中,Atlas代表的是一系列不连续的地图,而且可以把他们应用到所有的建图过程中:场景重识别、相机重定位、闭环检测和精确的地图融合。这就允许地图是在不同的时间构建的(增量的SLAM系统),纯视觉的Atlas是参考的2019年IROS的一篇文章:O...
MLPnPSolver基于最小二乘的高斯牛顿法迭代求解逐步减小重投影误差来优化相机位姿,其中MLE(最大似然估计)是一种基于统计概率的参数估计方法,在SLAM应用场景中,参数为相机位姿,观察值为图像中ORB特征点的像素坐标,通过MLE算法,找到最优的参数解等价于使得重投影误差最小化。在算法的实现过程中,由于图像的位姿如旋转矩阵...
ORB-SLAM系列算法是视觉SLAM中具有最广泛关注与应用的算法。ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉+惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目、双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。在大场景/小场景、室内/室外,ORB-SLAM3都能鲁棒地实时运行,被广泛应用于商业化产品中。
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 的情况下进行实时定位成为可能,并能被应用于各种无 GPS 场景下的自主飞行与建模。 ORB-SLAM3 在上一代的基础上优化了以下方面:...
六、扩展应用 SLAM(即时定位与地图构建):ORB 特征用于追踪相机运动(如 ORB-SLAM3)。 图像拼接:通过特征匹配对齐多幅图像,生成全景图。 目标识别:结合词袋模型(BoW)对描述子聚类,实现快速物体识别。 通过合理调整参数和筛选策略,detectAndCompute 可适应不同场景需求,平衡速度与精度。