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...
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...
鉴于此,利用最大互相关熵(MCC)标准在处理非高斯噪声方面的优势,提出了一种基于MCC标准的后端优化方法,并将所提出方法应用于ORB-SLAM2框架,以测试所提出的方法在定位和建图精度方面的性能。最后,在EuRoC和KITTI公开数据集上进行实验,结果表明,无论是室内还是室外,所提方法在大部分序列中性能优于原ORB-SLAM2中基于...
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、
第二个贡献介绍了一个增强的 FAST特征检测器，它应用了上述非极大值抑制方法。最后，该方法与其他最先进...
所有现有基于 NeRF 的 SLAM 系统使用单一的全局表示整个环境，3个关键因素限制了它们的场景表示能力：单一...