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...
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...
ORB-SLAM3中的地图,大致上采用了ORB-SLAM1/2和ORB-Atlas的方法完成了重定位、回环和地图融合。 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...
ORB-SLAM3 同时利用了这三种 data association,并且还加入了multi-map data association。这样就允许来自之前的子地图的信息来进行 match 和 BA。这样以来实现 SLAM 的终极目标:建图并用来提供高精度的定位。 作者也提到,This is essentially a system paper。最大的贡献就是 ORB-SLAM3 它本身。The most complete ...
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...
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...
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...