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...
一、orb-slam3结构 Atlas 表示一组未连接的地图的多地图。包含active map,non-active maps 和 DBoW2数据库。在 active map 中,Tracking 线程定位传入的帧,并由 Local Mapping 线程不断优化并与新的关键帧一起扩展。其他地图称为 non-active maps。 DBoW2 数据库用于重定位,闭环和地图融合。 Tracking thread 在...
【成果展示】室外室内实景三维重建、SLAM与精确测量——复杂环境快速勘测与精确三维重建,适用于水电验收,房屋维护、测量取证、数字孪生、建筑保存、复杂地理环境评估 4235 -- 3:21 App TANDEM(纯视觉SLAM) 1542 -- 2:29 App 【ROS2】云深处Lite3户外SLAM 1512 -- 4:11 App 多传感器融合SLAM LIO_SAM 浏览...
本文的第二个创新点是根据改进recall的新的重定位模块来构建的混合地图,因为这个模块他可以让ORB-SLAM3在特征不是很好的场景中长期运行:当里程计失败的时候,系统会重新构建地图并将这个地图和原来构建的地图对齐。和那些仅利用最新的几帧数据的里程计相比,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。
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...
ORB-SLAM是基于ePnP算法通过设置一个Perspective-n-Points求解器来解决重定位问题的,这假设了一个经过校准的针孔相机及它相应的方程。为了跟进我们的方法,我们需要一个PnP算法,它独立于所使用的相机模型工作。出于这个原因,我们采用了最大似然Perspective-n-Point算法(MLPnP)[74],该算法与相机模型完全解耦,因为它使用...
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...
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。
ORB-SLAM3在重定位的策略上做了一些改进。为了保证重定位不出错,重定位常常设置了严苛的条件,保证高精准率而识别率较低。旧的方法(ORB-SLAM1/2)中当3个关键帧完全匹配上后才判定为重定位成功。然而作者发现,三个关键帧经过了很长的时间。主要改进是,当当前关键帧与数据库的关键帧匹配上后,检测与当前关键帧具有...
ORB-SLAM采用的基于视觉词袋场景识别的重定位,若候选关键帧只有1个,召回率为50~80%。为了应对假阳性的干扰,算法使用了时域校验以及几何校验,这两种手段能够使精确率达到100%的同时召回率达到30~40%。至关重要的是,时域连续性检测将使场景识别滞后至少3个关键帧,同时召回率较低,这都是目前存在的问题。