第二部分:介绍视觉SLAM框架ORB-SLAM2的原理和核心代码,从特征匹配、地图初始化,再到跟踪线程、局部建图线程、闭环线程、优化方法,面面俱到。 第三部分:介绍ORB-SLAM2的升级版——视觉惯性系统ORB-SLAM3的主要新增内容和代码,涵盖了IMU预积分、多地图系统、跟踪线程、部建图线程、闭环及地图融合线程等。 本书兼具...
第二部分:介绍视觉SLAM框架ORB-SLAM2的原理和核心代码,从特征匹配、地图初始化,再到跟踪线程、局部建图线程、闭环线程、优化方法,面面俱到。 第三部分:介绍ORB-SLAM2的升级版——视觉惯性系统ORB-SLAM3的主要新增内容和代码,涵盖了IMU预积分、多地图系统、跟踪线程、部建图线程、闭环及地图融合线程等。 本书兼具...
(4) IMU 初始化(讲解 ORB-SLAM3 采用的方法),这一步的目的是获取 IMU 参数较好的初始值:速度、重力以及 Bias。1> Vision-Only 采用ORB-SLAM 经典框架纯视觉初始化流程,按照关键帧速率 4Hz 持续运行2s,然后我们可以得到按比例缩放的地图,包括 10 个关键帧以及上百个地图点,然后通过 Visual-Only BA 进行优化。
ORB-SLAM2作为一种基于特征的方法对输入进行预处理，以在显著关键点位置处提取特征，如图2b所示。接着丢...
ORB-SLAM有两个问题:1)计算复杂度比较高,直接原因是每一帧都提取了描述子。2)实际测试中,ORB-SLAM的抖动(jitter)要比SVO大,个人感觉是因为ORB-SLAM的地图点是简单三角化出来的,额外的约束也只是为了剔除外点而没有进一步的考虑地图点的不确定性,而SVO的深度滤波器从概率分布的角度充分利用了多帧图像,深度不确定...
ORB-SLAM有两个问题:1)计算复杂度比较高,直接原因是每一帧都提取了描述子。2)实际测试中,ORB-SLAM的抖动(jitter)要比SVO大,个人感觉是因为ORB-SLAM的地图点是简单三角化出来的,额外的约束也只是为了剔除外点而没有进一步的考虑地图点的不确定性,而SVO的深度滤波器从概率分布的角度充分利用了多帧图像,深度不确定...
挑一个开源框架学透它。这个开源框架最好满足如下条件:功能全面、研究的人比较多、可扩展性强、方便二次开发、代码规范、难度适中、最好持续更新中。能够满足这个条件的开源框架基本就只有ORB-SLAM2了,该代码的作者团队还在持续更新,一年多前开源了ORB-SLAM3,至今仍然在不断的更新和打补丁,预计后续还会有更多的新版...
2、老白,擅长视觉SLAM,VIO,以及多传感器融合,熟悉框架ORB-SLAM系列,三年工作经验,曾在自动驾驶高精度地图公司工作,目前就职于知名机器人公司。 直播大纲: ORB-SLAM3论文:ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM ...
ORB-SLAM2代码阅读(一) ORB-SLAM2代码阅读(一) 代码总逻辑 参考:ORB-SLAM2详解(一)简介 ORB-SLAM主要分为三个线程进行,分别是Tracking、LocalMapping和LoopClosing。三个线程分别存放在对应的三个文件中,分别是Tracking.cpp、LocalMapping.cpp和LoopClosing.cpp文件中。ORB-SLAM2的总框架如下: (1)跟踪(Tracking...
摘要:首先阐述了ORB-SLAM系统的核心思想和基本框架,介绍了SLAM系统中光束平差法的应用实现,然后针对视觉里程计部分不同的关键帧位姿优化过程分别进行了详细阐述,并利用KITTI数据集的不同序列的实验结果进行比较研究,给出了核心的光束平差法在ORB-SLAM中的具体工作方式及性能分析,最后讨论和分析了ORB-SLAM的优势和不足...