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
因此ORB-SLAM3在EuRoC数据集上的单目-惯性单段建图操作中的精度比VINS-Mono高2.6倍。
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,...
在VINS-Mono的情况中，ORB-SLAM3在单段中获取2.6倍更高的精度，并且在多段中优势提高到3.2倍，这...
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...
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,可能虽然整体误差有一些大,但是实时性和鲁棒性足够了,ORB-SLAM3的VI初始化很耗时间,同时在自己实际设备上的有效性一般,VINS的初始化简单明了,实测也不会跑飞,而且又有一个250HZ的IMU预积分线程,能够很好的保证实时性,因此工程应用无脑VINS,会省...
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...
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...
作者分别从 Visual SLAM、Visual-Inertial SLAM、Multi-Map SLAM 几个方面描述相关工作,并做了一些与其他系统具体的实验对比,比如在 EuRoC 数据集的多场景操作,精度比 VINS-Mono 高 3.2 倍。具体这里不再赘述请移步原论文。 这里主要贴出作者与其...