ORB-SLAM3 通过改进的算法和优化方法,在复杂环境中表现出更高的鲁棒性和适应性。 性能优化 ORB-SLAM3 在多个方面进行了性能优化,提高了系统的运行速度和效率。 七、总结 通过对ORB-SLAM3的详细分析,可以看到其在SLAM系统中的多项改进,包括视觉-惯性融合、多地图支持以及优化算法的提升。这些改进使得ORB-SLAM3在动...
ORB-SLAM Atlas:第一个可以解决纯视觉或者视觉惯导的完整的多地图的SLAM系统;Atlas可以表示一组断开的地图,并将所有的地图操作平滑地应用于:位置识别、相机重新定位、环路闭合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,执行增量多地图SLAM。 抽象的相机表示:使得SLAM代码与所使用的相机模型无关,...
从统计数据来看,ORB-SLAM3确实碾压同类算法。功能强大到让SLAM算法研究者感慨“把自己想做的都做了” 课程初衷 ORB-SLAM3作为世界范围内最知名的SLAM算法之一,受到学术界和工业界极大重视,具有非常大的应用前景。但是由于其代码庞大,难点较多,普通从业者想要掌握该算法比较困难,因此计算机视觉life推出了全网首个ORB-SLA...
ORB-SLAM Atlas:第一个可以解决纯视觉或者视觉惯导的完整的多地图的SLAM系统;Atlas可以表示一组断开的地图,并将所有的地图操作平滑地应用于:位置识别、相机重新定位、环路闭合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,执行增量多地图SLAM。 抽象的相机表示:使得SLAM代码与所使用的相机模型无关,...
9.orbslam3中有哪些图优化 四、算法函数及详细流程 1.算法中的重点函数 2.细节流程(相对于第二节的概述流程,这里为更加细节详细的流程) 参考链接 一、orb-slam3结构 Atlas 表示一组未连接的地图的多地图。包含active map,non-active maps 和 DBoW2数据库。在 active map 中,Tracking 线程定位传入的帧,并由...
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关联;而多地图的数据关联还可以实现地图之间地图点的匹配和融合。 ORB-SLAM 3的基本流程和此前...
ORB-SLAM是基于ePnP算法通过设置一个Perspective-n-Points求解器来解决重定位问题的,这假设了一个经过校准的针孔相机及它相应的方程。为了跟进我们的方法,我们需要一个PnP算法,它独立于所使用的相机模型工作。出于这个原因,我们采用了最大似然Perspective-n-Point算法(MLPnP)[74],该算法与相机模型完全解耦,因为它使用...
ORB-SLAM3是在特征点法SLAM经典之作ORB-SLAM2的基础上开发的,于2020年7月发布。它在定位精度和效果上几乎碾压了同类的开源算法,被称为VIO算法的巅峰之作。受到极大关注。该算法流程图如下所示 该算法的特点如下所示: 1、 第一个可以运行视觉、视觉惯性和多地图,支持单目、双目和RGB-D相机,且支持针孔和鱼眼镜头...
算法流程：·首先更新局部关键帧和局部地图点。找到与当前帧共视程度最高的关键帧pKFmax，放入mvpLocalKeyFrames中，将pKFmax的父子关键帧、共视程度最高的10帧关键帧也放入mvpLocalKeyFrames中，如果是ium模式还要将当前帧之前连续的20放入mvpLocalKeyFrames中。·将mvpLocalKeyFrames中关键帧对应的地图点都放入mvpLocal...
ORB-SLAM采用了Bag-of-Words的方式将图像中多个局部描述符表示成一个定长的全局特征,而Vocabulary Tree是局部描述符量化和索引的一种高效数据结构。 一、Vocabulary Tree构建流程 对应用场景下的大量训练图像离线提取[局部描述符](每张图像可能会有多个描述符) ...