由于上文提到的创建词汇树时候的遍历顺序问题(实际上即不是广度优先也不是深度优先遍历),因此会出现根节点的最后一个子节点,也就是上面的nodeId:9的子节点的序号特别大,这个序号是根据遍历顺序来的,而不是根据树的结构来的。 特征描述符(以ORB特征为说明)在DBoW2中的类型是cv::Mat, type = CV_8UC1的矩阵,...
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...
一、获取实时坐标和点云图 使用ORBSLAM2获取当前姿态,同时ZED2 利用其IMU数据对速度加速度积分得出另一个姿态,考虑到ORBSLAM2的响应及时性和IMU数据的漂移,当两者数据相差较大时停止建图,等待恢复正常,否则以ORB_SLAM2的姿态信息为准,同时手动添加损失量对IMU姿态信息进行校准。在某些情况下ORB_SLAM2可能会跟丢,此...
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2cd ORB_SLAM2 chmod+x build.sh ./build.sh 5. 在~/.bashrc添加路径 export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/lzp/catkin_mono_orb/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS 6. 在ORB_SLAM2文件夹编译 mkdir build cd build cmake ....
显然,这种提取的方法会导致特征点的分布非常不均匀。而这也会影响到SLAM系统中定位的精度。文末在实现源码的时候会给大家看看两种方法提取特征的结果。 ORB特征提取的源码流程 ORB描述子的提取流程: 1. 输入图像,并对输入图像进行预处理,将其转换成灰度图像;...
本项目以ORB-SLAM3的双目模式为基础,首先构建ORB特征地图并获得运动轨迹。然后基于目前主流的深度学习特征如SuperPoint、D2-Net等离线构建深度学习特征视觉地图。最后,实现在OBR-SLAM3系统中的定位模式修改,在关键帧中添加深度学习特征约束,实现长期视觉定位。效果如下 ...
1.我们提出了Orbeez-SLAM,这是第一个实时单目视觉SLAM,它无需预训练,提供密集的地图,专为空间人工智能应用而定制。 2.通过结合视觉里程计和快速NERF框架,我们的方法实现了实时推理,并生成了密集的地图。 3. 我们广泛验证Orbeez-SLAM在挑战性基准方面具有最先进水平(SOTA)的基线,显示出卓越的定量和定性结果。
ORB-SLAM3 是目前融合双目视觉与 IMU 的优秀算法,其前端是针对实时性优化的 ORB 描述子与关键帧的提取算法,后端是局部地图的维护、闭环矫正与全局地图的更新。在 TUM 数据集测试中,其最高精度可达 1cm。我司基于该框架研发算法,实现双目视觉与 IMU 数据的融合,精准计算位移距离并给出可靠的实时位姿,使得无人机...
·开始计算预积分 IntegrateNewMeasurement( )（这个函数在我的另一篇文章中有说明：ORB-SLAM3源码阅读笔记（4）-ImuTypes），这里需要计算上一帧到当前帧的预积分pImuPreintegratedFromLastFrame，和上一关键帧到当前帧的预积分mpImuPreintegratedFromLastKF(在初始化帧和插入关键帧时会新建一个，地图更新时，Predict...
相对于其他最先进的单目SLAM方法，ORB-SLAM实现了前所未有的性能。为了社会的利益，我们将源代码公开。