ORB-SLAM提出一种自动初始化流程,能够根据场景自动的选择模型(HomographyorFundamental),当初始化质量不好的时候则延迟初始化。 本文对初始化过程中的诸多细节进行了总结。 本文属于个人记录,比较乱。 1. 初始化流程 Step 0. 选定一个参考帧,提取ORB特征 选择标准:提取到的ORB特征数量足够多>100个 Step 1. 匹配当...
TrackMonocular是ORBSLAM单目视觉SLAM的追踪器接口，因此从这里入手。其中GrabImageMonocular下⾯有2个主要的函数：Frame::Frame()和Tracking::Track()。我会按照下⾯的框架流程来分解单⽬初始化过程，以便对整个流程有⽐较清晰的认识。1.Frame::Frame()1)作用 主要完成工作是特征点提取，涉及到的知识点其实很多...
接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
相比于PTAM和LSD-SLAM,ORB在NewCollege的室外平面场景中初始化鲁棒性是比较出色的。 [1] 高翔,视觉SLAM十四讲
单目SLAM地图初始化的目标是构建初始的三维点云。由于不能仅仅从单帧得到深度信息,因此需要从图像序列中选取两帧以上的图像,估计摄像机姿态并重建出初始的三维点云。 ORB-SLAM中提到,地图初始化常见的方法有三种。 方法一 追踪一个已知物体。单帧图像的每一个点都对应于空间的一条射线。通过不同角度不同位置扫描同...
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
ORB-SLAM3的Tracking部分作用论文已提及,包含输入当前帧、初始化、相机位姿跟踪、局部地图跟踪、关键帧处理、姿态更新与保存等,如图。 2 两个主要函数 单目地图初始化函数是Tracking::MonocularInitialization,其主要是调用以下两个函数完成了初始化过程,ORBmatcher::SearchForInitialization和KannalaBrandt8::ReconstructWithTw...
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
地址是:https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3,我自己稍微做了点修改,可以跑数据集的版本,可以参考一下。 地址:https://github.com/shanpenghui/ORB_SLAM3_Fixed 二、初始化主要函数 ORBSLAM单目视觉SLAM的追踪器接口是函数TrackMonocular,调用了GrabImageMonocu...
ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上) ,ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议直接看...