以下是ORB-SLAM的主要原理: 1.特征点提取:在图像中提取特征点,这些特征点包括角点、边缘等明显的视觉特征。 2.特征点匹配:通过描述符对特征点进行匹配,以确定图像之间的对应关系。 3.相机位姿估计:通过相邻图像之间的特征点匹配,使用非线性优化方法估计相机的位姿。 4.地图构建:根据相机位姿和特征点信息,构建环境...
ORB-SLAM的原理及步骤: 1.特征提取和匹配:ORB-SLAM首先在每个图像帧中提取ORB特征点。ORB特征是一种结合了FAST(Features from Accelerated Segment Test)特征检测器和BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)描述器的快速特征提取方法。它具有旋转不变性和尺度不变性,并且适用于实时应用。提取的特征点然后与...
ORB-SLAM1只能针对单目相机数据进行处理;ORB-SLAM 2 增加了对于双目和RGB-D相机的处理,在回环检测模块增加了Full Global BA的处理;ORB-SLAM 3则增加了对于IMU融合的支持,兼容鱼眼相机模型,并且增加了Altas多地图的支持;同时,回环检测为了支持多地图的模式,提供了一种叫Welding BA的优化方式。ORB -SLAM的作者将上述...
在ORB-SLAM中,稠密重建是相对于SLAM的一个子任务,目的是通过摄像头观测到的图像序列创建场景的三维模型。 ORB-SLAM的稠密重建原理主要分为以下几个步骤: 1.特征提取与匹配:ORB-SLAM使用FAST特征检测器和BRIEF特征描述子来检测和描述图像中的特征点。这些特征点可以通过帧间的特征匹配来跟踪相机的运动。 2.深度估计...
ORB-SLAM是一种基于视觉的定位与建图技术,而IMU(惯性测量单元)则是一种基于惯性传感器的定位技术。本文将探讨ORB-SLAM和IMU融合定位的原理和实现方法。 二、ORB-SLAM简介 1. ORB-SLAM是一种基于视觉的定位与建图技术,它通过摄像头获取环境信息,并利用SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法实时生成地图并...
ORB-SLAM稠密重建的基本原理是通过稀疏重建得到的相机位姿和特征点,结合深度图像或者稠密光流,进一步生成稠密的三维点云。 步骤一:稀疏重建 稀疏重建是ORB-SLAM的核心功能之一,它通过特征点的匹配和三角化,得到相机的位姿和稀疏的三维点云。ORB-SLAM使用ORB特征描述子进行特征点的提取和匹配,并通过RANSAC等方法去除错误...
ORB-SLAM3通过初始化来建立初始的地图和相机位姿。初始化过程中,系统首先通过ORB特征点匹配和RANSAC算法估计相机的运动,然后利用三角测量恢复出初始地图点的位置,并计算相机的位姿。在后续的重定位过程中,系统通过匹配当前帧的ORB特征点与地图点,计算相机位姿的变化来进行位姿估计和地图更新。 三、建图与跟踪 ORB-SLAM...
本文将详细介绍ORB-SLAM3的基本原理。 SLAM概述 SLAM是指在未知环境中,通过移动传感器(如相机、激光雷达等)获取数据,同时实时地进行自我定位和地图构建的技术。SLAM系统通常包括前端和后端两个部分。前端负责提取特征、建立局部地图和跟踪相机姿态,而后端则进行回环检测和优化,以提高定位和地图的精度。 ORB特征描述子 ...
在ORB-SLAM2中,PnP(Perspective-n-Point)问题就是通过已知的二维图像点和三维场景点之间的对应关系,计算出相机的位姿变换。PnP算法的目标是最小化重投影误差,即从三维点到图像平面的投影误差。 首先,ORB-SLAM2通过匹配ORB特征点,将图像中的2D点与3D点进行对应。然后,通过RANSAC随机抽样一致性算法,估计相机的位姿变...