传统视觉 SLAM 建立的稀疏点云地图无法满足机器人进一步的感知需求，所以研究热点来到了基于深度学习的稠密...
ORB-SLAM3编译完成后,生成单目、双目、单目+IMU、双目+IMU、深度相机等可执行文件,如截图为单目运行实例: 可执行文件 使用单目鱼眼相机实例: ./mono_realsense_t265 ../../Vocabulary/ORBvoc.txt ./RealSense_T265.yaml mono_realsense_t265 使用双目鱼眼+IMU实例: ./stereo_inertial_realsense_t265 ../../...
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...
ORB_SLAM2官方给出的简介是Real-Time SLAM for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras, with Loop Detection and Relocalization Capabilities。 利用单目,双目和RGB-D深度摄像头的实时SLAM,具有环路检测和重定位功能 ORB-SLAM是一个基于特征点的实时单目SLAM系统,在大规模的、小规模的、室内室外的环境都可以运行。该...
ORB-SLAM算法通常利用三个线程分别进行追踪、地图构建和闭环检测。如图1所示。 1 追踪阶段 在摄像头输入图像帧之后的追踪阶段通常分为以下几步进行运行,即ORB特征提取、帧间初始姿态估计/重定位、姿态优化、选取新的关键帧。 初始姿态估计/重定位 ORB-SLAM在初始姿态估计部分主要使用了以下几种运动模型、关键帧和重定...
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、
当将ORB_SLAM作为ROS节点运行时出错,可能有以下几个可能的原因和解决方法: 缺少依赖:首先,需要确保已经安装了ORB_SLAM所需的依赖项。这些依赖项可能包括OpenCV、Pangolin、Eigen等。可以通过在终端中运行相应的安装命令来安装这些依赖项。 编译错误:如果在编译ORB_SLAM时出现错误,可能是由于编译选项或环境配置不正确导致...
在RGB-D SLAM算法中,特征提取算法的选择会影响整个系统的实时性。目前,在RGB-D SLAM算法中应用最为广泛的特征点检测与提取算法有SIFT[3]、SURF[4]和ORB[5]3种。 尺度不变的特征变换(Scale-invariant Feature Transform,SIFT)是一种特征检测与描述子提取算法。该算法在旋转、尺度的缩放、光照条件的变化、噪声...
针对单目视觉同步定位与地图构建问题对传统定向二进制描述符算法进行改进,结合快速鲁棒特征算法的思想,将尺度空间理论引入传统ORB算法中,同时根据机器人的运动先验信息,预测特征点的可能范围,避免在全局范围内对特征点的检测和匹配。实验表明,改进的ORB算法能显著提高匹配正确率,在多尺度方面表现出色,并能有效减少运算时间...
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