定向FAST和旋转BRIEF,即ORB算法,于2011年推出,是其中一种较快的特征检测算法。尽管如此,成本和功耗限制意味着底层硬件必须高效运作,软件必须同样经过优化,并且为了提高开发者的工作效率,必须易于使用。 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...
由于RGB-D SLAM算法对实时性的要求较为严格,对比改进ORB算法与传统ORB算法在特征点提取与匹配消耗的时间,比较结果如表2所示。 从表2中可以看出,ORB算法的实时性与特征点期望的数值有着紧密的联系,即特征点期望的数值越大,特征点提取与匹配消耗的时间就越长;当特征点期望的数量相同时,同一张图像改进ORB算法比传统...
关键词: 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…
改进ORB-SLAM在嵌入式系统中的表现，不仅是理论探索，更是推动技术进步的实际行动。随着硬件迭代，更多优化策略将涌现，为计算机视觉领域注入新的活力。开发者们，让我们携手并进，共创未来科技新篇章！在嵌入式系统上实施与优化ORB-SLAM，挑战与机遇并存。从底层算法到系统集成，每一步都考验着开发者的能力与智慧。唯...
ORB-SLAM中的实现就解决了这么一个问题,当一个格子提取不到FAST点的时候,自动降低阈值。ORB-SLAM主要改进了FAST角点提取步骤。 对于金字塔的每一层。 划分格子,格子的大小为30×30pixels 单独对每个格子提取FAST角点,如果提取不到点,就降低FAST阈值。这样保证纹理较弱的区域也能提取到一些FAST角点。这一步可以提取大...
ORB-SLAM(基于ORB特征识别的同时定位与地图构建系统)的源代码无法在嵌入式开发板运行,其构建的点云图太稀疏无法满足移动机器人路径规划要求。针对这个问题,文章提出将ORB SLAM进行改进与优化,移植到嵌入式开发板完成SLAM过程。首先,删除原PC端Linux系统下的轨迹、点
摘 要 单目视觉ＳＬＡＭ算法容易受场景纹理影响出现初始化失败或者相机轨迹漂移的问题。为此，提出一种基于改进ＯＲＢ特征的单目视觉ＳＬＡＭ算法。对输入视频帧构建高斯金字塔提取ＦＡＳＴ特征，综合考虑特征点的灰度信息与其邻域的梯度信息生成描述子，并采用多网格策略划分特征点邻域，凭借改进的特征点降低运动...
ORB-SLAM3中VI-SLAM在ORB-SLAM-VI上进行了改进,包括:提供快速,准确的IMU初始化;支持单双目VI-SLAM;支持针孔/鱼眼相机模型。在视觉和IMU融合方面,ORB-SLAM3在位姿求解时所建立优化问题的残差项,包括所有关键帧和上一帧IMU估计的残差项,以及所有路标点观测的视觉误差项。其中针对视觉路标点的观测,为了避免错误匹配造...
1.掌握ORB-SLAM3基础理论及代码实现; 2.真正动手使用ORB-SLAM3,并知道结合具体应用场景对ORB-SLAM3算法进行改进; 3.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。 08 课程安排 注:上表为初步安排,实际可能会有变动,以课程学习群通知为准。
对于同步定位与建图(SLAM)中主流的特征点法,特征匹配是估计相机运动的关键,然而在特征匹配过程中存在图像特征的局部特性、误匹配等问题,成为视觉SLAM的瓶颈。此外,特征点法生成的稀疏地图只能用于定位,无法满足更高层次的需求。针对ORB-SLAM3中ORB特征点匹配效率低且未能生成稠密地图的问题,提出一种改进的ORB-GMS匹配...