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。本文采用了最大似然Perspective-n-Point算法(MLPnP)[74],该算法与相机模型完全解耦,因为它使用投影射线作为输入。相机模型只需要提供一个从像素传递到投影光线的非投影函数,就可以使用重...
ORBSLAM3中,作者调用MapPoint::UpdateNormalAndDepth函数,来更新平均观测方向以及观测距离范围。由于一个MapPoint会被许多相机观测到,因此在插入关键帧后,需要更新相应变量,创建新的关键帧的时候会调用该函数。上面变量和代码中的对应关系是: 在ORB_SLAM3 MapPoint.cc 函数 MapPoint::UpdateNormalAndDepth Line 490-4...
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 Local Mapping 线程不断优化...
ORB-SLAM3中初始化流程的设计建立在作者的几点思考上: 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,...
ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四个主线程:前端位姿跟踪、局部地图构建与优化、闭环检测与优化、显示与交互。 1、前端位姿跟踪线程采用恒速模型,并通过优化重投影误差优化位姿。 2、局部地图线程通过MapPoints维护关键帧之间的共视关系,通过局部BA优化共视关键帧位姿和MapPoints。
(4) IMU 初始化(讲解 ORB-SLAM3 采用的方法),这一步的目的是获取 IMU 参数较好的初始值:速度、重力以及 Bias。 1> Vision-Only 采用ORB-SLAM 经典框架纯视觉初始化流程,按照关键帧速率 4Hz 持续运行2s,然后我们可以得到按比例缩放的地图,包括 10 个关键帧以及上百个地图点,然后通过 Visual-Only BA 进行优...
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。
ORB-SLAM3 中tracking线程是主线程,也是最为重要的部分,以双目为例,下面是本人对该线程的理解 基本流程 **track()流程如下: 从main()主函数进入 -> 读取图片(左右图,时间戳) -> 创建系统对象System SLAM -> 主循环 -> 双目跟踪System::TrackStereo() -> 处理双目数据Tracking::Grab... ...
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...