2）如工作Scale drift-aware large scale monocular SLAM所述，当将尺度明确地表示为一个优化变量时（而...
视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建)是许多自主系统的关键技术。然而,在ORB-SLAM3等多地图SLAM系统中,跟踪丢失会导致产生不连续的子地图。因此,这些系统采用了子地图合并策略。但正如我们所展示的,这些策略并不总是成功的。在本文中,我们研究了使用现代视觉位置识别(Visual Place Recogniti...
但是在地图的细粒度的访问中都加了细粒度的互斥量的定义,同时ORB-SLAM3不追求严格的实时一致性,而是通过以下设计实现最终一致性:(1)闭环校正的全局同步:当检测到闭环时,系统通过全局BA或位姿图优化对所有关键帧和地图点进行全局调整,此时所有线程暂停,确保全局状态的一致性。
ORB-SLAM3的回环检测方法相比于2的有所改进,首先确定的一个地方是:即使系统中存在子地图,我们也只会存储唯一的一个BOW数据集,而每个关键帧都会存储各自所在的子地图,以此来加以区分。 具体的回环检测策略大体上与ORB-SLAM2并无太大的区别,即: a. 将tracking阶段判断为关键帧的帧插入回环检测线程中,转换为BOW向...
1)、PoseOptimization,基于3D2D匹配点对和已经根据Tracking的过程优化的初始位姿,采用g2o的图优化方法来优化位姿,其中g2o的图优化中,节点有基于位姿的g2o::VertexSE3Expmap,边有ORB_SLAM3::EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose(顾名思义,这条边仅仅通过相机位姿SE3将地图点坐标映射到图像像素且仅仅优化位姿Pose),以及设置观测...
长期的数据关联:利用场景重识别来匹配当前的观测和先前的观测,不用管累计误差而且即使跟踪失败也可以实现,长期的匹配可以利用位姿图优化重新设置漂移,为了更准确也可以利用BA。这是SLAM在大场景中精度保证的关键。 这是第一个可能对短期、中期、长期数据进行数据关联的视和视觉惯导的系统。在已知地图的环境中可以没有漂...
相比于只使用最后几秒钟信息的视觉里程计系统,ORB-SLAM3系统是第一个能够在所有算法阶段重用所有先验信息的系统。这允许包括在BA优化共同可见关键帧,提供高视差观测并且提高精度。 通过实验表明,在所有传感器配置中,ORB-SLAM3与文献中可用的最佳系统鲁棒性一致,而且更加精确。值得注意的是,本文的立体惯性SLAM在EuRoC无...
3)ORB特征描述子,与其他所有能观测到该点云的关键帧中ORB描述子相比,该描述子的汉明距离最小 4)根据ORB特征尺度不变性约束,可观测的点云的最大距离和最小距离 4. 图优化 Graph SLAM 可先看看这些资料[《计算机视觉大型攻略 —— SLAM(2) Graph-based SLAM(基于图优化的算法)》](https://blog.csdn.net/pl...
LSD-SLAM:构建大场景的半稠密地图,但是没有对地图进行优化,精度低 SVO检测FAST特征,利用直接法跟踪特征,利用重投影误差模型来优化位姿,但是只有短期的数据关联,限制了他的精度。 DSO在检测不到特征点的场景也可以得到精准的相机定位,利用7个关键帧的局部光度误差的BA来优化位姿,利用逆深度来存储点。
采用ORB-SLAM 经典框架纯视觉初始化流程,按照关键帧速率 4Hz 持续运行2s,然后我们可以得到按比例缩放的地图,包括 10 个关键帧以及上百个地图点,然后通过 Visual-Only BA 进行优化。2> Inertial-Only 这一步目的是获得 IMU 参数最优估计。利用前述单目视觉 SLAM 初始化后稳 定运行的数据,以及这些关键帧之间的 ...