ORB-SLAM 简介 庭燎 6 人赞同了该文章 三大线程 ORB-SLAM利用三个线程分别进行追踪、地图构建和闭环检测。 一、追踪 ORB特征提取 初始姿态估计(速度估计) 姿态优化(Track local map,利用邻近的地图点寻找更多的特征匹配,优化姿态) 选取关键帧 二、地图构建 加入关键帧(更新各种图) 验证最近加入的地图点(去除...
ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(SLAM)[1]。该算法由Raul Mur-Artal,J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics。ORB-SLAM基于PTAM架构,增加了地图初始化和闭环检测的功能,优化了关键帧选取和地图构建的方法,在处理速度、追踪效果和地图精度上都取得了不...
ORB-SLAM是一个利用三个线程进行追踪、地图构建和闭环检测的三维定位与地图构建算法（SLAM）。追踪线程首先通过假设物体匀速运动，利用上一帧的位姿和速度来估计当前帧的位姿，适用于运动稳定的目标定位。当目标运动模式更复杂时，利用当前帧对应的词向量查询数据库，找到候选关键帧进行定位操作，通过PnP算法计...
ORB-SLAM(一)简介 ORB主要借鉴了PTAM的思想,借鉴的工作主要有Rubble的ORB特征点;DBow2的place recognition用于闭环检测;Strasdat的闭环矫正和covisibility graph思想;以及Kuemmerle和Grisetti的g2o用于优化。 首先需要了解ORB-SLAM中使用到的基础算法和SLAM知识。然后通读代码一遍了解大概脉络与需要进一步仔细了解的算法。最后...
ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四个主线程:前端位姿跟踪、局部地图构建与优化、闭环检测与优化、显示与交互。 1、前端位姿跟踪线程采用恒速模型,并通过优化重投影误差优化位姿。 2、局部地图线程通过MapPoints维护关键帧之间的共视关系,通过局部BA优化共视关键帧位姿和MapPoints。
ORB-SLAM算法简介ORB-SLAM优势 整体框架ORB-SLAMORB-SLAM是由西班牙萨拉戈萨大学Raul Mur-Artal和JuanD. Tard ´ os...方法,KeyFrames和Mappoints的选取及维护,Tracking,LocalMapping,LoopClosing,优化方法等各部分进行分析(主要针对RGB-D的方法)。 优势 整个系统,三个线程统一使用ORB ...
ORB_SLAM3简介 技术标签: ORB_SLAM3 slamORB_SLAM3的一些分析 前言 在大学这一年多的学习过程中,因为学习和项目、比赛的需要,渐渐学习了ORB_SLAM3,在此将学习到的心得体会逐渐记录下来,不断深化理解ORB_SLAM3。 1.ORB_SLAM3的创新点 ORB_SLAM3是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最大后验估计(...
ORB_SLAM3代码链接:https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3(若github无法访问可以使用以下的镜像链接方法尝试:https://521github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3) 在编译运行时也遇到了很多问题,可以参考链接: ORB-SLAM3的CMake与ROS编译以及测试(亲自总结,亲测可用)-CSDN博客blog.csdn.net/u014374826/article...
ORB_SLAM2源码解析、详细简介 3377播放 1.1预备知识 Ⅰ 1:46:51 1.2预备知识 Ⅱ 1:56:51 1.3Bag of Words 1:08:11 1.4Orb特征提取与匹配 39:59 1.5坐标系变换补充 38:37 1.6几何求解相关代码讲解 1:47:05 1.7词袋与特征提取匹配相关代码讲解 1:34:24 1.8视觉跟踪与重定位(上) 1:01:47 1.9视觉跟踪...