ORB-SLAM的一大创新点在于系统的所有模块都使用了同一种特征:ORB,这样构造的系统更加简单、稳健。本文首先介绍了原版的ORB特征,之后又介绍了ORB-SLAM对ORB特征的改进。相较与SIFT、SURF,ORB在CPU下就可以获得实时性能,并且具有尺度(一定的)、旋转不变性,而且提高了BRIEF描述子的抗噪能力。ORB的速度是SIFT的100倍,SU...
1.摘要:本文介绍了基于特征的单目SLAM系统ORB-SLAM,该系统可在小型和大型、室内和室外环境中实时运行。该系统对严重的运动杂波具有鲁棒性,wide baseline loop closing and relocalization,并包括全自动初始化。基于近年来的优秀算法,本文从零开始设计了一个新颖的系统,该系统对所有SLAM任务使用相同的功能:跟踪,映射,重...
SLAM(同步定位和绘图)在绘制环境地图的同时,还能评估移动代理的位置。自动驾驶汽车使用这种技术,其他设备,比如自主移动机器人(AMR)也可以使用,AMR是一种在仓库中移动物料的车辆。AMR是自动引导车辆(AGV)的后继技术,后者是一种较早的技术,沿着固定路径移动,例如由涂抹的条纹指定路径。与自动驾驶车辆类似,AMR也可以使用...
ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来优化地图的准确性。ORB-SLAM能够在多种环境下稳定工作,适用于动态场景和长时间操作,因其出色的性能和灵活性,被广泛应用于自动驾驶、增强现实等领域。 VINS(V...
五、视觉-惯导SLAM ORB-SLAM-VI是第一个能够重复使用地图的真正视觉惯性SLAM系统。然而,它仅限于针孔单目相机,初始化速度太慢,在一些具有挑战性的场景中失败。在这项工作中,我们建立在ORB-SLAM-VI的基础上,提供了一种快速准确的IMU初始化技术,以及一个开源的SLAM库,该库能够使用针孔和鱼眼相机进行单目惯性和立体...
因为单目相机不能获取深度信息,所以单目SLAM得通过初始化确定尺度并且得到一个初始地图。 前面解释了怎样对图像进行特征提取,而在ORB-SLAM中,初始化提取的特征点设定为一般图像帧的两倍,但是如果提取的特征点不够(<100)或者匹配对不够(<100),都要找新的两帧重新进行初始化。
通过移植,最终的轨迹误差一般能控制在±0.5 m的较小范围内,相比原轨迹误差得到了缩小。这种改进技术不只适用于移动机器人,同样也适用于像VR/AR那样需要用到嵌入式开发板来完成定位的技术领域。 参考文献 [1] RAU'L M A, MONTIEL J M M, TARD-S J D. ORB-SLAM: a versatile and accurate monocular SLAM...
此外,ORB-SLAM还采用了基于因子图(Factor Graph)的非线性优化方法进行图优化,以提高地图精度和位姿估计的准确性。闭环检测算法使用了词袋模型(Bag-of-Words)和BoW树等技术,可以识别和处理闭环情况,避免地图漂移和重复建立。 通过这些步骤,ORB-SLAM能够实现实时的、高精度的环境定位和地图构建。以上内容仅供参考,建议...
ORB-SLAM3 是第一个同时具备纯视觉(visual)数据处理、视觉+惯性(visual-inertial)数据处理、和构建多地图(multi-map)功能,支持单目、双目以及 RGB-D 相机,同时支持针孔相机、鱼眼相机模型的 SLAM 系统。 最大后验概率估计(Maximum-a-Posteriori,MAP)是基于紧耦合方法的 visual-inertial feature based SLAM 中贯彻的...
在间接法(特征法)SLAM中,表现为不同帧中的特征,哪些是对应于同一个空间路标点/地图点的。在ORB3中考虑到的数据关联包括短期内滑动窗口中关键帧观测到的路标点和图像特征的数据关联;中期的数据关联是指图像特征与局部地图点的关联;长期的数据关联包括利用场景识别技术和词袋模型,在回环检测、重定位等过程中的数据...