因此,如何实现高效、稳定的长期视觉定位系统便成了本项目尝试解决的问题。 本项目以ORB-SLAM3的双目模式为基础,首先构建ORB特征地图并获得运动轨迹。然后基于目前主流的深度学习特征如SuperPoint、D2-Net等离线构建深度学习特征视觉地图。最后,实现在OBR-SLAM3系统中的定位模式修改,在关键帧中添加深度学习特征约束,实现长...
定位跟踪模块由Tracking::GrabImageStereo()中对Track()函数的调用引出, Track()实现了ORB-SLAM3提供的各种定位接口的封装, 本文就其中几个比较核心的函数模块进行分析(已用高亮填充标记), 这部分内容是前端的最后一部分, 在此基础上就能够进行很多改进了. ...
这种新颖的KPR方法与现成的3D-2D姿态估计技术相结合,构建了一种新颖的重定位流程。通过将这种新颖的重定位方法集成到开源的MKVSLAM框架ORB-SLAM3中,本文展示了所提方法在GPS受限环境下运行的无人机和地面机器人数据集上的鲁棒性和效率。 原文链接:强化ORB3!别再用词袋了!KPR让单目SLAM重定位和回环更准确! 下面一...
在无人机巡检建模中,SLAM算法需要提供可靠的位姿估计以知晓机体的位移和在地图中的位置,这需要跟踪线程尽可能快地处理传感器数据,即消息帧的处理频率要尽可能高。在本次测试中,我们在AIxBoard上运行了SLAM算法,在双目相机以约30 Hz的频率拍摄的情况下,追踪线程的平均处理速度能达到29.69 Hz,说明可以程序可以稳定地处...
ORB-SLAM 之前做重定位通过 ePnP 做的,但 ePnP 需要 pinhole。所以在这个系统中,为了兼顾鱼眼相机模型,采用了 MLPnP:Maximum Likelihood Perspective-n-Point algorithm。该算法以反投影的光线(rays)为输入,所以提供个反投影模型鱼眼相机就可以用了。 Non-rectified Stereo SLAM ...
在 TUM 数据集测试中,其最高精度可达 1cm。我司基于该框架研发算法,实现双目视觉与 IMU 数据的融合,精准计算位移距离并给出可靠的实时位姿,使得无人机在无 GPS 的情况下进行实时定位成为可能,并能被应用于各种无 GPS 场景下的自主飞行与建模。 ORB-SLAM3 在上一代的基础上优化了以下方面:...
ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(SLAM)[1]。该算法由Raul Mur-Artal,J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics。ORB-SLAM基于PTAM架构,增加了地图初始化和闭环检测的功能,优化了关键帧选取和地图构建的方法,在处理速度、追踪效果和地图精度上都取得了不...
1. 重定位 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...
ORB-SLAM 之前做重定位通过 ePnP 做的,但 ePnP 需要 pinhole。所以在这个系统中,为了兼顾鱼眼相机模型,采用了 MLPnP:Maximum Likelihood Perspective-n-Point algorithm。该算法以反投影的光线(rays)为输入,所以提供个反投影模型鱼眼相机就可以用了。 ...