也有对应的视频可以参考看下,哈哈。 行知SLAM(一):视觉SLAM核心之BA优化代码编写及改进思路_哔哩哔哩_bilibili1.位姿优化函数PoseOptimization// 该优化函数主要用于Tracking线程中:运动跟踪、参考帧跟踪、地图…
FullInertialBA分两种情况, 第一种用于初始化, 这种在IMU初始化的时候使用,IMU bias处理方式与InertialOptimization一样, 所有时刻bias都一样, 只有一个vertex, bias优化过程中约束到初始值;另一种用于IMU初始化之后, 各个预积分内的bias不一致,优化时约束前后两个相邻预积分bias之间的差值。 Inertial-only MAP Estim...
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...
(4) IMU 初始化(讲解 ORB-SLAM3 采用的方法),这一步的目的是获取 IMU 参数较好的初始值:速度、重力以及 Bias。1> Vision-Only 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。
LSD-SLAM:直接法,构建大场景的半稠密地图,没有对地图进行优化,精度低; 混合系统SVO:采用FAST特征,使用直接法来跟踪,只是一个VO,执行短期的数据关联; DSO(Direct Sparse Odometry):在特征点较差的情况下,也可以得到精确的相机位姿,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。
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...
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...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。
2）在具有挑战性的TUM VI基准数据集上，使用鱼眼相机的单目和双目视觉-惯性SLAM的性能；3）在两个数据...
1.本发明涉及后端非线性优化技术领域,具体为一种基于orbslam3的加速ba优化算法。 背景技术: 2.orbslam为了实现定位和建图,分为四大线程,分别为跟踪,局部建图,局部建图,和重定位。跟踪是为了获得相机的初步位姿和地图点。当来自跟踪线程的新的关键帧作为新的节点,加入到地图中,slam系统将更新共视图、地图点、关键...