目前实现SLAM的算法很多,其中ORB-SLAM以追踪效果好、地图精度高、定位稳定性好等优势脱颖而出,成为研究热点。 ORB-SLAM算法由Raúl M A等人于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics[1],且在PC的Linux系统上开放了开源ORB-SLAM系统。采用该ORB-SLAM开源算法,在PC Linux系统上较好实现了SLAM过程,但等同于PC的硬...
但是一个没法忍受的点是,DBoW2默认的词典保存格式是yml,在读取DLoopDetector提供的词典文件的时候,花费了几个小时还没有读取结束。在ORB_SLAM中,作者将词典保存为txt格式,这样读取起来非常快,只需要花费几秒。 笔者将DBoW2和DLoopDetector打包,并修复依赖问题及一些bug,可以直接使用。代码链接 改进点: 从txt中读取...
RB就是对关键定提取旋转二值特征。 有图片img提取ORB特征具体算法: 1 遍历img上每个像素,使用FAST策略,判断出哪些点是关键点。 2 计算关键点周围邻域的质心,得到连接关键点与质心的向量。这个向量的方向就是关键点的方向,假设向量方向角为theta。 3 将图片以关键点为中心,旋转-theta,然后取16x16邻域Region。或者...
本节主要学习ORB_SLAM2中的双目立体匹配算法的实现过程 主要在frame.cc文件中 主要过程: ID自增 mnId=nNextId++; 计算图像金字塔的参数 mnScaleLevels= mpORBextractorLeft->GetLevels();mfScaleFactor= mpORBextractorLeft->GetScaleFactor();mfLogScaleFactor= log(mfScaleFactor);mvScaleFactors= mpORBextractor...
在ORB-SLAM1/2中,仅通过DBoW词袋数据库就可实现50%~80%的准确率和召回率。在回环时,通过增加几何一致性和时间一致性检验,牺牲召回率来增加准确率。ORB-SLAM3改进了回环检测的速度,提高了召回率,并且增加了多地图的部分。 寻找闭环帧的过程可以分为六步: ...
-最小二乘法:ORB-SLAM采用最小二乘法对当前帧和上一帧之间的特征点进行匹配,得到2D-2D匹配点对。 -位姿估计:利用匹配点对通过PnP算法(Perspective-n-Point)估计相机的位姿(旋转和平移)。 -三角化:对于2D-2D匹配点对,ORB-SLAM通过三角化算法从而得到3D点云。 -重定位:当相机丢失跟踪时,ORB-SLAM采用方向信息...
ORB-SLAM[1]完全继承了PTAM(http://www.cnblogs.com/zonghaochen/p/8442699.html)的衣钵,并做出了两点巨大改进:1)实时回环检测;2)很鲁棒的重定位。为了实现这两点改进,ORB-SLAM把PTAM的mapping线程基于局部BA和全局BA拆分成了local mapping和loop closing两个线程,用ORB描述子替换了patch匹配,并且设计了非常优秀的...
算法流程：·首先更新局部关键帧和局部地图点。找到与当前帧共视程度最高的关键帧pKFmax，放入mvpLocalKeyFrames中，将pKFmax的父子关键帧、共视程度最高的10帧关键帧也放入mvpLocalKeyFrames中，如果是ium模式还要将当前帧之前连续的20放入mvpLocalKeyFrames中。·将mvpLocalKeyFrames中关键帧对应的地图点都放入mvpLocal...
视差图可以通过视差估计算法(如Semi-Global Matching)计算得到。然后,利用地图点的深度信息,ORB-SLAM可以生成半稠密的地图,用于后续的任务。 总结: ORB-SLAM是一种基于特征点的视觉SLAM系统,经过特征提取和描述符计算、初始定位、建图初始化、地图更新、地图优化、闭环校正和半稠密化地图等步骤,能够实现实时的定位与建...