在单目-惯性配置中，ORB-SLAM3比MSCKF、OKVIS和ROVIO的精度高5-10倍，比VI-DSO和VINS-Mono的精度高两...
《ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM》。 0 摘要 本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用针孔和鱼眼镜头模型通过单目、立体和RGB-D相机执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统。 第一个主要创新是基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统,它完全依赖于最...
相比于只使用最后几秒钟信息的视觉里程计系统,ORB-SLAM3系统是第一个能够在所有算法阶段重用所有先验信息的系统。这允许包括在BA优化共同可见关键帧,提供高视差观测并且提高精度。 通过实验表明,在所有传感器配置中,ORB-SLAM3与文献中可用的最佳系统鲁棒性一致,而且更加精确。值得注意的是,本文的立体惯性SLAM在EuRoC无...
ORB-SLAM3和目前文献中最佳的系统一样鲁棒，并且明显更为精确。特别地，本文的双目-惯性SLAM在EuRoC dro...
ORBSLAM3是支持多种传感器的视觉稀疏slam算法,支持的传感器包括针孔相机、鱼眼相机、深度相机、惯性测量单元等,其中相机支持类型还分为了单目和双目类型,而本文章的稠密重建方法,是使用orbslam3获取位姿,利用双目视差图深度估计或者深度相机自带深度来稠密重建场景。
ORB-SLAM3 是第一个同时具备纯视觉(visual)数据处理、视觉+惯性(visual-inertial)数据处理、和构建多地图(multi-map)功能,支持单目、双目以及 RGB-D 相机,同时支持针孔相机、鱼眼相机模型的 SLAM 系统。 最大后验概率估计(Maximum-a-Posteriori,MAP)是基于紧耦合方法的 visual-inertial feature based SLAM 中贯彻的...
ORB-SLAM3在上一代的基础上优化了以下方面: ·融合视觉信息和IMU数据,提高了位姿估计的稳定性与精度 ·对闭环检测增加了关键帧时序连续性要求,保证了闭环的精度 ·设置了活跃与非活跃地图,支持多地图的建立与融合 图3.SLAM算法框架图 3. 使用英特尔CPU作为机载算力核心的优势 ...
ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、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。他是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最大后验估计(包括IMU在初始化时)。这样一个系统的效果就是:不管是在大场景还是小场景,室内还是室外都能鲁棒实时的运行,在精度上相比于上一版提升...