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...
非完整版注释:smilefacehh/ORB-SLAM3-Note 本文介绍2d-2d匹配中的一些知识点,内容较多,相关的理论知识都可以在高翔《视觉SLAM十四讲》中找到。目标是根据两帧图像的2d匹配特征点,恢复两帧之间的位姿变换R、t。一种方法是先计算单应矩阵H,再根据H恢复R、t;另一种方法是计算基础矩阵F,再根据F恢复R、t。至于选...
(1) 利用相机和 IMU 分别进行图像采集和惯性数据采集,且 IMU 的采集频率大于 相机的采集频率; (2) 提取相机获取的每一帧图像的特征点,然后提取特征点的描述子(ORB-SLAM 采用),匹配特征点;此处,还可以采用光流追踪的方法; (3) 对 IMU 得到的多组 IMU 数据进行预积分,计算出两帧图像对应的 IMU 位置和 速度...
原作者代码是 const float factor = 1.0f/HISTO_LENGTH; 是错误的,更改为下面代码constfloatfactor = HISTO_LENGTH/360.0f;// 匹配点对距离,注意是按照F2特征点数目分配空间vector<int>vMatchedDistance(F2.mvKeysUn.size(),INT_MAX);// 从帧2到帧1...
摘要: 针对ORB-SLAM3算法中特征点存在易丢失、精度低,进而导致双目在复杂场景下运动轨迹误差大的问题,本文设计了一种改进的ORB-SLAM3算法。首先,在ORB特征匹配算法中引入自适应角点检测技术,增加特征点的采集数量,并采用光流法跟踪图像特征,提高关键帧的...
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...
一、ORB特征 1.1 FAST关键点 选取像素p,假设它的亮度为Ip; 设置一个阈值T(比如Ip的20%); 以像素p为中心,选取半径为3的圆上的16个像素点; 假如选取的圆上,有连续的N个点的亮度大于Ip+T或小于Ip-T,那么像素p可以被认为是特征点; 循环以上4步,遍历每一个像素执行相同操作。
ORB-SLAM3中的3d-2d匹配 作者丨卢涛@知乎 编辑丨3D视觉工坊 非完整版注释:https://github.com/smilefacehh/ORB-SLAM3-Note 3d-2d匹配解决的问题是,已知世界坐标系下的3D点,与之对应的像素坐标系下的2d点,如何求解相机位姿R、t。引出PnP(Perspective-n-Point),与2d-2d匹配不同的是,它的尺度已知,通常用于...
ORBSLAM3中,作者调用MapPoint::PredictScale函数,根据地图点到光心的距离,来预测一个类似特征金字塔的尺度。 因为在进行投影匹配的时候会给定特征点的搜索范围,由于考虑到处于不同尺度(也就是距离相机远近,位于图像金字塔中不同图层)的特征点受到相机旋转的影响不同,因此会希望距离相机近的点的搜索范围更大一点,距离相...
ORBSLAM3中,作者调用MapPoint::PredictScale函数,根据地图点到光心的距离,来预测一个类似特征金字塔的尺度。 因为在进行投影匹配的时候会给定特征点的搜索范围,由于考虑到处于不同尺度(也就是距离相机远近,位于图像金字塔中不同图层)的特征点受到相机旋转的影响不同,因此会希望距离相机近的点的搜索范围更大一点,距离相...