ORB-SLAM3在AirSim仿真环境中实时构建点云地图,利用了RGB图像和Depth图像,没有融合IMU数据,精度还比较低,稠密点云暂时没有回环检测功能.基础原理是在ORB-SLAM3关键帧提取处,根据当前从ORB-SLAM3计算得到的位置信息,插入当前帧的深度图的点云数据, 视频播放量 7865、弹
KPR让SLAM重定位和回环更准确! 2. 摘要 在单目关键帧视觉同时定位与建图(Monocular Keyframe Visual Simultaneous Localization and Mapping, MKVSLAM)框架中,当增量位置跟踪失败时,必须在短时间内恢复全局姿态,这也被称为短期重定位。这一能力对于移动机器人实现可靠导航、构建精确地图以及在人类协作者周围进行精确行为...
在这项工作中,我们在ORB-SLAM[2],[3]和ORBSLAM视觉惯性[4]的基础上,建立了第一个能够充分利用短期,中期和长期数据关联的视觉和视觉惯性系统,在地图区域达到零漂移。在这里,我们进一步提供了多地图数据关联,这允许我们匹配和使用来自以前的地图会话的BA地图元素,实现了SLAM系统的真正目标:构建一个可以在以后使用的...
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是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来优化地图的准确性。ORB-SLAM能够在多种环境下稳定工作,适用于动态场景和长时间操作,因其出色的性能和灵活性,被广泛应用于自动驾驶、增强现实等领域。
总结: ORB-SLAM3是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,具有高精度和鲁棒性。它通过ORB特征点提取与描述子生成、初始化与重定位、建图与跟踪、闭环检测与回环优化、稠密地图生成和重建与回放等关键技术实现实时的相机位姿估计和稠密地图构建。ORB-SLAM3在机器人导航、增强现实等领域具有广泛的应用前景。©...
ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来优化地图的准确性。ORB-SLAM能够在多种环境下稳定工作,适用于动态场景和长时间操作,因其出色的性能和灵活性,被广泛应用于自动驾驶、增强现实等领域。
ORB-SLAM3理论讲解与代码精析(第2期) 01 背景介绍 自主导航是机器人基础性和关键性技术,是机器人实现其他更高级任务的前提。视觉 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 利用视觉传感器获取环境图像信息,基于多视图几何算法构建环境地图。视觉SLAM技术广泛应用于无人驾驶、元宇宙、游戏、智能机器人等领域。在无...
ORB-SLAM3与ORB-SLAM2相比有哪些优势呢? 01背景介绍 自主导航是机器人基础性和关键性技术,是机器人实现其他更高级任务的前提。视觉 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 利用视觉传感器获取环境图像信息,基于多视图几何算法构建环境地图。视觉SLAM技术广泛应用于无人驾驶、元宇宙、游戏、智能机器人等领域。
这部分可以看一下作者的《使用ORBSLAM2进行kineticV2稠密建图,实时转octomap建图以及导航》这篇文章。这里来汇总一下2,3中常见的扩展,算是一个大全吧 1.GitHub - gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map 高翔实现的添加稠密点云地图 2.GitHub - xiaobainixi/ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP: This repository is...