ORB-SLAM3开源库代码注释仓库地址: https://github.com/AmorFati2016/ORB_SLAM3_Comments.git想要运行ORB-SLAM3系统的第一步,便是初始化ORB-SLAM3. 也就是需要使用如下的接口: System(co… 纳米比亚 ORBSLAM3代码解析(一) 最近在学习orbslam3的源代码。 为了防止忘记和供大家参考,稍作记录。各位如有不同意见...
在间接法(特征法)SLAM中,表现为不同帧中的特征,哪些是对应于同一个空间路标点/地图点的。在ORB3中考虑到的数据关联包括短期内滑动窗口中关键帧观测到的路标点和图像特征的数据关联;中期的数据关联是指图像特征与局部地图点的关联;长期的数据关联包括利用场景识别技术和词袋模型,在回环检测、重定位等过程中的数据...
所以我们需要进一步筛选匹配点,来获取优秀的匹配点,这就是所谓的“去粗取精”。这里我们采用了Lowe’s算法来进一步获取优秀匹配点。 为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点,SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式:取一幅图像中的一个SIFT关键点,并找出其与另一幅图像中...
但是在ORB-SLAM系列中,为了让特征点分散更加均匀,ORB-SLAM的作者根据OpenCV的实现进行了修改,让特征点尽可能地分散到图片的整个区域而不是只有在纹理明显的区域有特征点。不仅如此,在ORB-SLAM1和ORB-SLAM2及之后的代码,对于特征点平均分布的实现还有所不同,可见ORB...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。
此处从ORB_SLAM3源码中的单目视觉部分开始逐步对ORB_SLAM3的整个工作过程进行分析。 ORB_SLAM3::SystemSLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM3::System::MONOCULAR,false); 该语句是主函数中最关键的一句代码,目的是创建SLAM系统,初始化系统所有线程,准备开始处理数据,其中SLAM()中第一个参数argv[1]...
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
ORB_SLAM3源码阅读笔记(三) LocalMapping 线程 与Tracking线程一样,同样从LocalMapping线程的创建开始逐步对LocalMapping进行分析。 1 LocalMapping 线程的创建 mpLocalMapper = new LocalMapping(this, mpAtlas, mSensor==MONOCULAR || mSensor==IMU_MONOCULAR,mSensor==IMU_MONOCULAR || mSensor==...