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。 本书兼具技术的广度和深度,适合有一定SLAM基础的高等院校学生、科研机构研究人员和企业从业者阅读,尤其适合希望深入研究视觉(惯性)SLAM的算法工程师参考。
ORB-SLAM利用特征点来追踪相机的运动。在某一帧中提取到的特征点经过特征点跟踪算法获得其在连续帧中的匹配点,进而计算相机的运动。ORB-SLAM采用光流法将特征点在连续帧之间进行跟踪,具体算法如下: -特征点提取:ORB-SLAM利用FAST算法检测候选角点,并根据Harris角点响应进行精确定位。 -描述子计算:对于检测到的候选角点...
在单目和双目配置中，本文系统比ORB-SLAM2更精确，因为它具有更好的位置识别算法，这能够更早地回环并且...
03 视觉-惯导SLAM ORB SLAM3建立在ORB-SLAM-VI的基础上,并提供一种快速准确的IMU初始化技术和开源SLAM库,支持使用针孔和鱼眼相机进行单目惯性和立体惯性SLAM。 基本原理 纯视觉SLAM只估计当前相机位姿,而视觉-惯导SLAM还会估计其他变量,包括世界坐标系下的本体位姿T_i=[R_i,p_i]\in SE(3)、速度v_i,陀螺仪...
ORB-SLAM是基于ePnP算法通过设置一个Perspective-n-Points求解器来解决重定位问题的,这假设了一个经过校准的针孔相机及它相应的方程。本文采用了最大似然Perspective-n-Point算法(MLPnP)[74],该算法与相机模型完全解耦,因为它使用投影射线作为输入。相机模型只需要提供一个从像素传递到投影光线的非投影函数,就可以使用...
ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理,如下图所示,主要包括4步,提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。 以下结合相关理论知识,阅读ORB-SLAM2源代码,从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) ...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。
如果是euroc数据集,orbslam,本人钻研较深,可以略说一二 有一种可能性很大的原因就是,orbslam跑computestereo双目三维点计算的时候没有对视差角度进行限制,可想而知的是双目的baseline一般也就20cm左右(之后通篇假定为这个值) 但是呢orbslam的localmapping线程里有个createnewmap函数,里面对非双目点进行三角化的时候有...
ORB-SLAM算法结合了两个主要组件:特征提取和描述子生成以及基于特征匹配和几何约束的相机位姿估计。以下是ORB-SLAM中使用的算法与公式的相关参考内容。 1. Feature Detection and Description: ORB-SLAM使用FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法作为特征点检测器,FAST算法通过检测图像中像素点灰度值的快速变化...
将cmake更新至最新版本,现最新为3.18.3 卸载旧版本的cmake 下载依赖项 文件路径一般选择在或路径下, 这里选择解压并安装 $ tar-zxvf cmake-3.18.3.tar.gz $ sudo mv cmake-3.18.3/opt/cmake-3.18.3$ cd/opt/cmake-3.18.3$./configure $ make-j8 ...