1.ORB-SLAM3 body pose 陀螺仪偏置 加速度计偏置 状态向量 对预积分得到选择,速度和位置: (1)视觉初始化 在前两秒内,进行纯视觉单目SLAM的初始化,以4HZ的频率插入关键帧。具有up-to-scale的地图,由k=10个相机位姿和上百个地图点,由Visual-Only BA优化,这些位姿转换到以body frame为参考,up-to-scale的轨...
为了避免错误的位置识别,将对候选关键帧进行几何验证,后续步骤与ORB-SLAM3类似。 实验对比分析 参考 [1] SL-SLAM: A robust visual-inertial SLAM based deep feature extraction and matching
vins参数量小于orb3,且稳定性比orb3强多了,不然你都不知道这次结果比上次好到底是什么原因导致的。 结论: vio1 vins-mono+orb3初始化策略 vio2 msckf前段+orb后端 这两个YYDS。 作为slam (三维重建,语义地图),orb3远优越于vins。自己理解。忠告:远离vslam或者Vio,拥抱感知或者激光。 余世杰说 说下自己的理解,...
这就看你把orbslam和vinsmono用来干什么了。 先作为Vio来说,结论vinsmono优于orb3(没有了回环检测、多地图功能和重定位的orb3,不如vins一根毛)。理由如下: 1、运行资源。orb3远比vins消耗的多,不解释。 2、前段跟踪稳定性。lk光流跟踪比orb3 track跟踪稳定很多。orb3在实际场景中,tracklocalmap容易失败。orb3...
因为VINS-Mono在真实场景中的稳定性远远好于ORB-SLAM3,虽然ORB-SLAM3在论文中的精度指标大幅度好于VINS-Mono,但是,你总不能一直在那几个数据集刷指标吧,在工程中的应用就要求一个系统必须能够鲁棒稳定,本人实测ORB-SLAM3对外参,特别是rotation,非常敏感,标定差一些直接就跑飞了,而VINS就不会有这个问题,可能虽然...
如果是euroc数据集,orbslam,本人钻研较深,可以略说一二 有一种可能性很大的原因就是,orbslam跑computestereo双目三维点计算的时候没有对视差角度进行限制,可想而知的是双目的baseline一般也就20cm左右(之后通篇假定为这个值) 但是呢orbslam的localmapping线程里有个createnewmap函数,里面对非双目点进行三角化的时候有...
单目-IMU:ORB3比VI-DSO和VINs-Mono准两倍,说明了mid-term和long-term数据关联的优势。 双目-IMU:ORB3比OKVIS,VINs-Fusion和Kimera好很多。 B. Visual-Inertial SLAM on TUM-VI 在单目提1500个点,双目是一张图1000个点。 。。。 C. Multi-session SLAM 。。。 8. Conclusions 描述子感觉可以解决mid/long ...
voidOptimizer::InertialOptimization(Map *pMap, Eigen::Matrix3d &Rwg,double&scale) 可以看出该函数的参数为地图点、重力的方向矩阵以及尺度,只对尺度以及重力的方向做了优化,对应的因子图如下: 代码分析如下,对每个地图中的所有关键帧进行遍历: voidOptimizer::Inert...
时隔四年,精度提高2到5倍,性能由于VINS-Mono 本文介绍了第一个能够使用单眼、立体和RGB-D相机,使用针孔镜头和鱼眼镜头模型进行视觉、视觉惯性和multi-map SLAM的系统——ORB-SLAM3系统。下面是本文两个主要创新点。 第一、主要的创新点是一个基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统,它完全依赖最大后验(MAP)估计,...
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...