这样的约束可以避免在优化过程中陀螺仪数据的漂移,避免不必要的位姿变动。 具体代码: // 第三种边(陀螺仪随机游走约束):陀螺仪的随机游走值在相邻帧间不会相差太多 residual=VG-VGk // 用大白话来讲就是用固定的VGK拽住VG,防止VG在优化中放飞自我 EdgeGyroRW *egr = new EdgeGyroRW(); 因为g2o中没有对应...
1)、PoseOptimization,基于3D2D匹配点对和已经根据Tracking的过程优化的初始位姿,采用g2o的图优化方法来优化位姿,其中g2o的图优化中,节点有基于位姿的g2o::VertexSE3Expmap,边有ORB_SLAM3::EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose(顾名思义,这条边仅仅通过相机位姿SE3将地图点坐标映射到图像像素且仅仅优化位姿Pose),以及设置观测...
ORB-SLAM3的回环检测方法相比于2的有所改进,首先确定的一个地方是:即使系统中存在子地图,我们也只会存储唯一的一个BOW数据集,而每个关键帧都会存储各自所在的子地图,以此来加以区分。 具体的回环检测策略大体上与ORB-SLAM2并无太大的区别,即: a. 将tracking阶段判断为关键帧的帧插入回环检测线程中,转换为BOW向...
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...
回答:ORB-SLAM3支持多地图(multi-map,由Atlas类来管理地图集),在地图合并和回环状态的检测的过程中不同的地方在于匹配关键帧和当前关键帧在不在同一个地图里。比如家庭里的多个房间,工厂里的多个车间等。 问题2:地图合并时的实现逻辑是怎样的? 回答: 地图合并时主要采取如下的步骤:(1)、首先根据当前帧来更新一...
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...
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。
作者:Liam 点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system 摘要 利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题,Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。
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...