三线程的SLAM方案: Tracking线程:对新来的图像提取ORB特征点,并与最近的关键帧进行比较,计算特征点的位置并粗略估计相机位姿; Local Mapping线程:求解BA问题,包括局部空间内的特征点和相机位姿; Loop Closing (and Full BA)线程:对全局的地图与关键帧进行回环检测,消除累计误差,优化只有相机位姿组成的位姿图。 特点:...
回溯SLAM技术的发展历程，早期主要研究基于概率估计的SLAM，例如拓展卡尔曼滤波[1]、粒子滤波[2]和组合滤波[3]。文献[4]中以扩展卡尔曼滤波构图与定位 面向半稠密三维重建的改进单目ORB-SLAM 周彦1，旷鸿章1，牟金震2，王冬丽1，刘宗明2 1.湘潭大学自动化与电子信息学院，湖南湘潭411105 2.上海航天控制技术研究所...
ORBSLAM(一)理解全文的前奏篇章 本篇主要介绍: (1)ORB-SLAM2系统架构图 (2)三大线程 执行步骤 (3)图解线程细节 (4)引入下篇问题点 (1)系统架构图 一句话总结: 以关键帧为血脉,贯穿整个SLAM系统 (2)三大线程 跟踪线程: (1)ORB特征提取 8层金字塔提取fast角点,划分网格保证特征点提取的均匀性; (2)通过前...
ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System阅读笔记(二),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
SLAM技术在最近几年发展迅猛,广泛应用于增强现实感知、自动驾驶高精度定位、机器人自主导航、无人机智能飞行等前沿热门领域。 01 SLAM知识星球里都有什么? 「SLAM和3D视觉」知识星球是全国最棒的SLAM/三维视觉交流社区,2018年创立、3500+会员、6100+主题分享、9500+问答评论、130+教学视频。
墨菲安全对开源项目YWL0720/YOLO_ORB_SLAM3进行了软件成分分析,发现引入开源组件 1 个,相关许可证 0 类,其中存在漏洞的缺陷组件 0 个。 安全风险信息 目前暂未识别到安全风险,安全风险后续仍需持续关注。 许可证合规风险信息 项目中涉及到的许可证类型:0 种; ...
1.1.1 SLAM的定义和研究意义 SLAM技术涉及计算机视觉、传感器融合、机器学习等多个交叉学科领域。它的研究意义在于,通过解决定位和地图构建这一核心问题,可以赋予机器人或自主车辆自主导航的能力,为其执行复杂任务提供基础支持。 1.1.2 SLAM的发展历程和现状
SLAM技术在最近几年发展迅猛,广泛应用于增强现实感知、自动驾驶高精度定位、机器人自主导航、无人机智能飞行等前沿热门领域。 01 SLAM知识星球里都有什么? 「SLAM和3D视觉」知识星球是全国最棒的SLAM/三维视觉交流社区,2018年创立、3500+会员、6100+主题分享、9500+问答评论、130+教学视频。
ORB-SLAM是西班牙Zaragoza大学的Raul Mur-Artal在2015年提出的视觉SLAM系统,它吸取了以往SLAM系统的优点,是当前开源SLAM系统中对精度、速度和细节综合处理较好的一个SLAM系统,而且支持单目、双目、RGBD多种传感器配置,具有很高的研究价值。由于ORB-SLAM原始论文涉及内容较多,研究起来有一定的入门难度,笔者将ORB-SLAM的论文...
1. 掌握ORB-SLAM3基础理论及代码实现; 2. 真正动手使用ORB-SLAM,并知道结合具体应用场景对ORB-SLAM3算法进行改进; 3. 结合深度学习和深度强化学习,知道如何在学术方面对ORB-SLAM3进行算法改进; 4. 对视觉SLAM常见算法存在的优势与劣势、适应的场景有深刻的理解。