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...
ORB-SLAM-VI 是第一个支持地图复用的视觉惯性 SLAM,然而其仅支持针孔相机,并且初始化过慢,导致在一些有挑战性的场景中失效。ORB-SLAM3 在 ORB-SLAM-VI 的基础上提供了一种快速和准确的 IMU 初始化技术,一个开源的单目惯性、双目惯性 SLAM 库,同时支持针孔和鱼眼相机。 A. Fundamentals 帧的状态向量定义为S_i...
我们的实验表明,在所有的传感器配置中,ORB_SLAM3与文献中可用的最佳系统一样鲁棒,并且更精确.值得注意的是,我们的立体惯性SLAM在EuRoC无人机上的平均精度为3.6cm,在TUM-VI数据集(AR/VR场景的一个典型设置)中,快速手持移动时的平均精度为9mm,最后,我们开源了代码. ...
坂田克里斯,四月小小酱,刘国庆等用户也对OBR-SLAM的代码进行了分析,其中刘国庆指出:目前ORB-SLAM3的代码可能是团队匆忙整理出来,对于高版本的库和编译器支持尚待完善。 ORB-SLAM3解读分析ORB-SLAM3的研究历史 2015年,研究通过多线程实现的基于特征点的实时单目SLAM系统,发表论文与源码ORB-SLAM。 2016年,团队给原有的...
本文提出了ORB-SLAM3，它是针对单目、双目和RGB-D相机的最完整的开源库用于视觉、视觉-惯性和多段SLAM...
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,室内和室外环境中鲁棒、实时的运行,精度上相比于以前的方法提升了2~5倍。 3、多地图系统可以让系统在视觉信息缺乏的场景下长时间运行。比如当跟踪丢失的时候,它会重新建立新...
学SLAM 的同学,应该没有不知道 ORB-SLAM的,截止2020年7月24日,ORB-SLAM系列的谷歌引用量已达到4770 = 3053+1717!实属相当恐怖的数据 值得说一下,ORB-SLAM和ORB-SLAM2的一作都是Raúl Mur-Artal,但这位大佬应该已经毕业了,所以ORB-SLAM3由其同校应该也是同实验室的Carlos Campos完成。单看论文作者列表,猜测他...
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...
时间的不良视觉信息下生存:当它丢失时,它会启动一个新的地图,当重新访问地图区域时,它将与以前的地图无缝地合并.与只使用最后几秒信息的视觉里程计系统相比,ORB-SLAM3是第一个能够在所有算法阶段重用所有先前信息的系统.这允许包含束内调整共可见关键帧,这些关键帧提供了高视差观测,提高了精度,即使它们在时间上...
第四：长时间提高定位精度。ORBSLAM2在长时间定位后常常会丢失，而ORBSLAM3却很鲁棒，因为ORBSLAM3有多...