orb slam技术原理 它使用 ORB 特征具有高效性和旋转不变性。关键帧的选取策略影响着系统的精度和效率。地图点的管理和优化是重要环节。位姿估计通过匹配特征点来计算。回环检测用于纠正累积误差。局部地图构建有助于提高跟踪的稳定性。共视图用于关联关键帧。词袋模型在回环检测中发挥关键作用。 特征提取的质量直接影响...
在这项工作中,我们建立在PTAM的主要思想、Ga lvez-Lo ́pez和Tardo ́s[5]的位置识别工作、Strasdat等的尺度感知闭环的基础上[6]和使用共可见信息进行大规模操作[7]、[8],从头开始设计ORB-SLAM,这是一种新颖的单目SLAM系统,其主要贡献是: • 对所有任务使用相同的特征:跟踪、建图、重新定位和闭环。这使...
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 DBoW2数据库。在 active map 中,Tracking 线程定位传入的帧,并由 Local Mapping 线程不断优化并与新的关键帧一起扩展。其他地图称为 non-active maps。 DBoW2 数据库用于重定位,闭环和地图融合。 Tracking thread 在...
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:...
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。
SLAM技术是在未知的环境当中建立一个地图并且能够在地图当中实时的定位。在不同类型的传感器当中,相机十分廉价,并且能够提供丰富的环境信息,受到研究者的青睐。相机提供的图像信息可以用作鲁棒的和精确的位置识别。位置识别是SLAM系统中回环检测的关键模块(例如,当传感器检测到一个已经建好图的位置的时候,可以进行修正在...
相比于只使用最后几秒钟信息的视觉里程计系统,ORB-SLAM3系统是第一个能够在所有算法阶段重用所有先验信息的系统。这允许包括在BA优化共同可见关键帧,提供高视差观测并且提高精度。 通过实验表明,在所有传感器配置中,ORB-SLAM3与文献中可用的最佳系统鲁棒性一致,而且更加精确。值得注意的是,本文的立体惯性SLAM在EuRoC无...
嵌入式系统、ORB-SLAM、实时定位与地图构建、计算机视觉、SLAM算法、优化技术、系统集成、编程语言、性能测试、应用案例 引言 实时定位与地图构建（SLAM, Simultaneous Localization and Mapping），作为计算机视觉领域的关键技术，正日益受到嵌入式系统开发者的青睐。其中，ORB-SLAM凭借其高性能及开放性成为了热门研究对象。...
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...
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。