orbslam3中视觉融合imu是紧耦合 紧耦合是在估计的时候,就是把IMU的状态,视觉传感器的状态等传感器的状态放在一起进行位姿估计,最后融合出来是只存在一个轨迹误差,不需要单独计算各个传感器的轨迹。融合过程本身会影响视觉和 IMU 中的参数(如 IMU 的零偏和视觉的尺度)。典型方案为 MSCKF 和非线性优化。松耦合是每一...
ORB-SLAM和图优化。 这篇论文是发表在2015年,ORB-SLAM 在最近这两年来看可以说是视觉SLAM系统中的一个集大成者,它使用并改进了被广泛认可的一些主流方案,最终使得效果提升明显,并且有比… iMorpheus 最新开源!点、线、体绘制和3D增量分割的SLAM,基于ORB-SLAM3! 计算机视觉...发表于计算机视觉...打开...
接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
ORB-SLAM3中新增了单独记录边、地图点和关键帧的容器,比如单目中的vpEdgesMono、vpEdgeKFMono和vpMapPointEdgeMono,分别记录的是误差值、关键帧和地图点,目的是在获取优化后的关键帧位姿时,使用该误差值vpEdgesMono[i],对地图点vpMapPointEdgeMono[i]进行自由度为2的卡方检验e->chi2()>5.991,以此排除外点,选...
3)ORB特征描述子,与其他所有能观测到该点云的关键帧中ORB描述子相比,该描述子的汉明距离最小 4)根据ORB特征尺度不变性约束,可观测的点云的最大距离和最小距离 4. 图优化 Graph SLAM 可先看看这些资料[《计算机视觉大型攻略 —— SLAM(2) Graph-based SLAM(基于图优化的算法)》],还有《概率机器人学》的...
ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确。因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色。这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化。 ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html。
如果相机跟丢了,利用当前帧查询Atlas DBoW的数据库。这个查询能在所有地图中找相似的关键帧。一旦有了候选关键帧,地图和匹配的地图点,就可以按照ORB-SLAM中进行重新定位。主要包括利用PnP进行鲁棒的位姿估计和RANSAC阶段,然后进行匹配搜索、进行只优化位姿的非线性优化。
长期的数据关联:利用场景重识别来匹配当前的观测和先前的观测,不用管累计误差而且即使跟踪失败也可以实现,长期的匹配可以利用位姿图优化重新设置漂移,为了更准确也可以利用BA。这是SLAM在大场景中精度保证的关键。 这是第一个可能对短期、中期、长期数据进行数据关联的视和视觉惯导的系统。在已知地图的环境中可以没有漂...
主要讲解ORB-SLAM3比ORB-SLAM2版本新增加的部分,包括: 1、多地图系统。包括视觉地图和视觉+IMU地图合并。 2、IMU预积分、初始化、和视觉的紧耦合优化等等。 3、抽象相机模型原理和意义。 4、边缘化,各种花式的图优化方法。 5、地图保存和加载及高阶使用。