Atlas的方法使得在跟踪丢失时能够重新创建一个地图,并在回到原有位置时利用原地图的信息,使得SLAM更加鲁棒。Atlas的方法也用在了ORB-SLAM3中 四、ORB-SLAM3 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...
6. 共视图 7.生成树 Spanning Tree 8.本质图 Essential Graph: 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 ...
Atlas的方法使得在跟踪丢失时能够重新创建一个地图,并在回到原有位置时利用原地图的信息,使得SLAM更加鲁棒。Atlas的方法也用在了ORB-SLAM3中 四、ORB-SLAM3 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...
Atlas的方法使得在跟踪丢失时能够重新创建一个地图,并在回到原有位置时利用原地图的信息,使得SLAM更加鲁棒。Atlas的方法也用在了ORB-SLAM3中 四、ORB-SLAM3 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...
【ORB-SLAM2关键知识点梳理1】关键帧、共视图、扩展树、本质图之间的联系 一、关键帧(KeyFrame) 简而言之:关键帧是几帧普通帧中较具有代表性的一帧。 1. 作用、意义 降低局部相邻关键帧中的信息冗余度; 由于在SLAM方案中会将普通帧的深度投影到关键帧上,故一定程度上,关键帧是普通帧滤波和优化的结果,防止无...
一、ORB-SLAM1 首先介绍ORB-SLAM1中的一些基本概念。 1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph: 共视图是一个加权无向图,图中每个节点是相机的位姿,如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值(论文设定为至少15个),则认为两个关键帧具有共视关系。此时两个节点之间便生成了一条边,边的权重与共视...
上面提到了共视图,这也是ORB-SLAM里的一大特色,作者借鉴了前人的这一结构,把整个系统中的关键帧都联系在一起。 作者通过构造共视图存储各个关键帧之间的关系,以便在跟踪、重定位、局部建图、回环检测等多个地方发挥其作用。 那么这究竟是个什么结构呢?其实就是一个无向加权图,以关键帧为节点,关键帧之间如果有共同...
1. 统计当前关键帧的共视图关键帧,构建临时的局部地图; 2. 剔除当前关键帧中质量较差的地图点; 3. 局部地图重投影获取更多匹配对; 4. 剔除冗余的关键帧。 共视图关键帧 共视图是ORBSLAM2中一个非常重要的概念,他的目的是将与当前帧有共同观测的关键帧集合起来,构建一个临时地图,通过构建更强和更多的约束条件...
ORB-SLAM 论文解析 0、系统总体框架 Fig.0 ORB-SLAM System Overview 简述: 1.两个重要模块 BoW (bags of words) Place Recognition ,Map; 2.三个并行线程:Tracking 线程,Local Mapping 线程,Loop Closing 线程。 1、BoW Place Recognition 模块 这个模块主要包括离线训练获得的视觉词汇表和增量式数据库。视觉词...
ORB-SLAM 3的基本流程和此前的ORB版本没有显著的改变,只是也增加了部分新特性。基于词袋模型的关键帧数据和之前差不多,每一个关键帧均会被存入数据库用于回环检测。地图结构上进行了改进,ORB-SLAM3使用Altas地图集的结构,地图中包含一个Active Map和若干个Non-active Map,每个Map均包括地图点,关键帧,共视图,Spann...