ORBSlam2中的闭环检测和后端优化LoopClosing LoopClosing在现在的Slam系统中是非常重要的一个部分,VO总是会有累计误差,而LoopClosing通过检测是否曾经来过此处,进行后端优化,可以将这个累计误差缩小到一个可接受的范围内。从而使得Slam系统应对大范围场景时,拥有更高的鲁棒性和可用性。 ORBSlam2中的LoopClosing闭环检测...
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...
How to learn SLAM and Robotic 简单的从零开始实现视觉SLAM理论与实践教程,使用Python实现。包括:ORB特征点提取,对极几何,视觉里程计后端优化,实时三维重建地图。Otsu二值化、贝叶斯滤波、快速连通域标记算法,带标记的目标跟踪实践 A easy SLAM practical tutorial (Python). 目录 特征提取 从零开始实现FAST特征点提...
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