在特征匹配上,该文章使用的是lightglue,具体的匹配效果如图3-4所示,LightGlue相对能够得到更多的匹配。 ▲图3|SL-SLAM和ORB-SLAM3特征点提取和匹配效果对比(a为ORB-SLAM3,b为SL-SLAM)©️【深蓝AI】编译 ▲图4|SL-SLAM和ORB-SLAM3特征点提取和匹配效果对比©️【深蓝AI】编译 5. 实验验证 实验平台的...
Frame类是ORB-SLAM3中用于处理定频输入的每个图像的数据结构, 主要包括对图像的特征提取和双目立体匹配, 以及一些用于后续定位线程的辅助工作. #define FRAME_GRID_ROWS 48#define FRAME_GRID_COLS 64classFrame{public:Frame();Frame(constFrame&frame);// Constructor for stereo cameras.Frame(constcv::Mat&imLe...
有趣的是，使用Lucas-Kanade跟踪特征的VINS-Mono和BASALT在某些序列中获得比匹配ORB描述子的ORB-SLAM3更...
这里也是一个提升点,ORB-SLAM2该模块如下图中的右边的图所示。 总结:即使在纯视觉下,ORBSLAM3的性能比ORBSLAM2的性能也是提升了很多 以下是不同的模块,使用的匹配算法的总结: ORB-SLAM2和ORB-SLAM3之间的对比 三、代码流程图 三、ORBSLAM3源码解读 3.1 ORB特征提取 ORB_SLAM3 算法框架解析_墙头玩飞车的博客...
初始化特征匹配 1.1 查找候选特征点: 因为单目初始化的两帧是连续的,且初始化的两帧的速度一般不快,两帧差距不大,因此这里的候选关键帧采用最简单的紧邻搜索。如图所示: 假设特征点在Frame1中的位置为A(x,y)。那么Frame2中的候选特征点就在对应坐标的...
哈尔滨工程大学和中国国防科技创新研究院提出了SL-SLAM系统,该系统利用Superpoint特征点和LightGlue匹配器进行视觉SLAM的前段跟踪和特征匹配,改进现有的SLAM框架,通过大量的实验对比分析,证明能够显著提高slam系统的精度和鲁棒性。©️【深蓝...
ORB-SLAM3是一个基于视觉惯导紧耦合的系统,能够对多地图进行复用;另外支持单目/双目/RGB-D作为输入,支持针孔以及鱼眼相机模型。 本文第一个创新点是提出了一种基于特征点法的视觉惯导紧耦合SLAM系统,这套系统在很大使用了最大后验估计对系统状态量进行求解,即使是在系统初始化阶段亦是如此。这套系统可在大/小/室...
首先,ORB-SLAM3 视觉前端做法采用特征点提取+描述子匹配特征点的方式。因为有描述子,所以对地图的维护很方便(包括重定位、闭环、全局优化)。尤其是对室内环境,当视觉上共视关系较多的时候,这种方法能很大程度上提高定 位精度和局部稳定性。但这种方式也有缺点,每帧图像都要提取特征点数量的描述子,比较浪费时间。在 ...
/root/autodl-tmp/ORB_SLAM3/Examples_old/Stereo-Inertial/stereo_inertial_tum_vi.cc:224:87: error: ‘t2’ was not declared in this scope; did you mean ‘tm’? 224 | double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration>(t2 - t1).count(); ...
1. 熟悉关键帧、共视图、因子图等重要概念,掌握ORB特征提取和特征匹配算法; 2. 深入理解多视图几何方法,如对极几何、PnP以及ICP,理解IMU预积分的推导过程,并掌握视觉SLAM的运动变化与优化方法; 3. 深刻理解跟踪线程、局部建图线程、闭环与地图合并线程之间的算法逻辑关系,掌握ORB-SLAM3代码含义。