帧(Frame),图像帧数据结构,是视觉slam中基本的传感器单元数据,在单目场景下,一帧的数据为camera某个时间戳对应的图像数据。帧的类中还包含对图像进行ORBExtractor所获取的特征点,特征描述符以及BOW(bag of words,将特征描述符向量根据k叉树结构的词汇表模型进行遍历搜索获得,便于后面的回环检测算法的需要)。帧的类抽...
一、接收图像并进行处理的函数调用路径(以mono_euroc的example为例)为mono_euroc.cc文件中的SLAM.TrackMonocular(im,tframe)->system.cc文件中的mpTracker->GrabImageMonocular(imToFeed,timestamp,filename)->tracking.cc文件中的GrabImageMonocular函数将图像先转换成灰度图,然后构建Frame类的对象,最后调用Track()函数...
ORB-SLAM3是⼀个⽀持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单⽬，双⽬和RGB-D相机上利⽤针孔或者鱼眼模型运⾏。他是第⼀个基于特征的紧耦合的VIO系统，仅依赖于最⼤后验估计(包括IMU在初始化时)。这样⼀个系统的效果就是：不管是在⼤场景还是⼩场景，室内还是室外都能鲁棒实时的运⾏...
闭环检测部分与ORB-Atlas的基本相同。 参考文献 [1]. ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System [2]. ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras [3]. ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM...
实验表明,由于能够使用中期数据关联,ORB-SLAM3在EuRoc数据集上的单目惯性单会话操作的准确性是VINS Mono的2.6倍。 我们的Atlas系统也建立在DBoW2的基础上,但提出了一种新的更高召回率的位置识别技术,并使用本地BA执行更详细、更准确的地图合并,在EuRoC上的多会话操作中,将优势提高到比VINS Mono高3.2倍的准确度;...
二、ORB-SLAM3结构解析 输入【Frame and IMU】:frame可以是单目,双目和RGB-D,外加一个IMU,视觉出来的图像,主要是使用ORB算法进行特征提取,IMU的数据主要是用来做积分。 Tracking:和ORB-SLAM2的第一个区别。在跟踪模块Tracking ,之前是只根据图像视觉的算法做的,在ORB-SLAM3中,计入加入了IMU的作用。
ORB-SLAM3中的地图,大致上采用了ORB-SLAM1/2和ORB-Atlas的方法完成了重定位、回环和地图融合。 1. 重定位 ORB-SLAM3在重定位的策略上做了一些改进。为了保证重定位不出错,重定位常常设置了严苛的条件,保证高精准率而识别率较低。旧的方法(ORB-SLAM1/2)中当3个关键帧完全匹配上后才判定为重定位成功。然而作...
ORB-SLAM-VI是第一个真正能够重复使用地图的、视觉惯性SLAM,但是仅限与单目且初始化较慢.ORB-SLAM3建立在ORB-SLAM-VI上,提供了一种快速精准IMU初始化策略. 上图为各种情况下的因子图. 1基本原理 1、待优化变量–>同之前: 2、连续视觉帧i和i+1之间IMU预积分: ...