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...
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! 下面一起来阅读一下这项工作~ 1. 论文信息 标题:Solving Short-Term Relocalization Proble...
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...
本文的第二个创新点是根据改进recall的新的重定位模块来构建的混合地图,因为这个模块他可以让ORB-SLAM3在特征不是很好的场景中长期运行:当里程计失败的时候,系统会重新构建地图并将这个地图和原来构建的地图对齐。和那些仅利用最新的几帧数据的里程计相比,ORB-SLAM3是第一个能够在所有算法阶段重用所有先前信息的系统。
跟踪模块作为整个系统的入口,其接收从感知传感器捕获的环境数据,如图像数据,IMU,Lidar等,这里将以单目(+imu)场景,且以跟踪+定位(也有只跟踪的模式)的模式为例来进行分析介绍。 一、接收图像并进行处理的函数调用路径(以mono_euroc的example为例)为mono_euroc.cc文件中的SLAM.TrackMonocular(im,tframe)->system.cc...
ORB-SLAM Atlas 第一个完整的多地图SLAM系统,能够处理视觉和视觉惯性系统,在单目和立体配置.地图集可以表示一组不连续的地图,并在其上平滑地应用所有的制图操作:位置识别、相机重新定位、闭环和精确的无缝地图合并.这允许自动使用和组合在不同时间构建的地图,执行增量多会话SLAM.在原版ORB基础上我们添加了新的地点识别...
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。 ...
一文详解ORB-SLAM3中的位姿跟踪Tracking类实现 作者丨XingXin-C@知乎 编辑丨3D视觉工坊 Tracking.cc文件的主要内容有: ·在构造函数中读取配置文件中的参数。 ·处理图像和imu数据,进行位姿跟踪,最主要的是track( )函数。 1、Tracking构造函数 AI检测代码解析...
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...