在间接法(特征法)SLAM中,表现为不同帧中的特征,哪些是对应于同一个空间路标点/地图点的。在ORB3中考虑到的数据关联包括短期内滑动窗口中关键帧观测到的路标点和图像特征的数据关联;中期的数据关联是指图像特征与局部地图点的关联;长期的数据关联包括利用场景识别技术和词袋模型,在回环检测、重定位等过程中的数据关联;而多
然后左右的两颗红外相机 (IR imager)利用双目立体视觉原理计算深度。 有了深度图(3D点云)和对应的RGB影像,因此也就很容易获得RGB-D点云了。因此从输出的角度而言,D435i可以看做是一个RGB-D传感器相机。后续可以搭配ORB-SLAM中RGB-D的模式进行使用。当然,也可以只用单目RGB影像,以单目SLAM模式运行,或者单目结合...
ORB-SLAM3通过初始化来建立初始的地图和相机位姿。初始化过程中,系统首先通过ORB特征点匹配和RANSAC算法估计相机的运动,然后利用三角测量恢复出初始地图点的位置,并计算相机的位姿。在后续的重定位过程中,系统通过匹配当前帧的ORB特征点与地图点,计算相机位姿的变化来进行位姿估计和地图更新。 三、建图与跟踪 ORB-SLAM...
其实ORBSLAM里面是用四叉树来均分特征点,后来有人用八叉树来构建和管理地图,可能因为考虑到3D原因,作者在这里才把函数定义成OctTree,但实际用到的是四叉树原理。 QuadTree四叉树顾名思义就是树状的数据结构,其每个节点有四个孩子节点,可将二维平面递归分割子区域。QuadTree常用于空间数据库索引,3D的椎体可见区域...
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征描述子是ORB-SLAM3中的核心特征。ORB特征描述子具有旋转不变性和尺度不变性,适用于室内和室外环境。ORB特征描述子的生成过程如下: 1.FAST角点检测:使用高效的FAST角点检测算法,在图像中寻找具有高响应值的角点。 2.计算BRIEF描述子:在每个角点周围选择一组像素对,计算它们的...
ORB_SLAM中定义的pattern //下面就是预先定义好的随机点集,256是指可以提取出256位的描述子信息,每个位由一对点比较得来;4=2*2,前面的2是需要两个点(一对点)进行比较,后面的2是一个点有两个坐标staticintbit_pattern_31_[256*4] ={8,-3...
在ORB-SLAM3中,位姿估计和地图构建是系统的核心功能。通过匹配当前帧与参考帧的ORB特征点,使用PnP算法进行位姿估计,并将位姿添加到地图中。以下是Tracking类的TrackWithMotionModel函数源码分析: // src/Tracking.ccboolTracking::TrackWithMotionModel(){// 获取上一帧的位姿cv::Mat currentPose = mLastFrame.mTcw...
首先,我们来了解一下ORB-SLAM3的原理。ORB-SLAM3是基于特征点的SLAM算法,它使用了ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征描述子来提取和匹配图像中的特征点。通过对相机图像序列进行连续跟踪和建图,ORB-SLAM3能够实时地估计相机的位姿,并构建出一个稠密的地图。 在实践中,我们可以使用ORB-SLAM3来进行室内定位...