ORB-SLAM里面使用的就是这种解法。在ORB-SLAM中的RANSAC中使用了8对点进行计算,主要是为了与F矩阵的求解一致。 上述两种方法的结果没有太大差别,基本上是一致的。值得说明的是,ORB-SLAM在计算Homography的时候对2D特征点进行了归一化。 x_n = \frac{x-\mu}{\sigma} \\ 变成均值为0,方差为1的标准正态分布...
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
相比于PTAM和LSD-SLAM,ORB在NewCollege的室外平面场景中初始化鲁棒性是比较出色的。 [1] 高翔,视觉SLAM十四讲
7. 把3D点的尺度也归一化到1; 8. 将关键帧插入局部地图,更新归一化后的位姿、局部地图点。 三、必备知识 1. 为什么单目需要专门策略生成初始化地图 根据论文《ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System》,即ORB-SLAM1的论文(中文翻译版[ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM Sy...
请阅读本文之前最好把ORB-SLAM3的单目初始化过程再过一遍(ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)、超详细解读ORB-SLAM3单目初始化(下篇)),以提高学习效率。单目初始化过程中最重要的是两个函数实现,分别是构建帧(Frame)和初始化(Track)。接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMono...
ORB_SLAM3原理源码解读系列(2) 初始化特征匹配 1.1 查找候选特征点: 因为单目初始化的两帧是连续的,且初始化的两帧的速度一般不快,两帧差距不大,因此这里的候选关键帧采用最简单的紧邻搜索。如图所示: 假设特征点在Frame1中的位置为A(x,y)。那么Fram...
1、SLAM入门之视觉里程计(3):两视图对极约束 基础矩阵 2、SLAM基础知识总结 五、总结 单目方案的初始化过程再梳理一下: 对极约束是原理基础,从物理世界出发描述了整个视觉相机成像、数据来源以及相互关系的根本问题,其中印象最深的是把搜索匹配点的范围缩小成一段极线,大大加速了匹配过程。
TrackMonocular是ORBSLAM单目视觉SLAM的追踪器接口,因此从这里入手。其中GrabImageMonocular下⾯有2个主要的函数:Frame::Frame()和Tracking::Track()。我会按照下⾯的框架流程来分解单⽬初始化过程,以便对整个流程有⽐较清晰的认识。 1.Frame::Frame() ...