ORB-SLAM 是西班牙 Zaragoza 大学的 Raúl Mur-Arta 编写的视觉 SLAM 系统。 它是一个完整的 SLAM 系统,包括视觉里程计、跟踪、回环检测,是一种完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 系统 ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点: ORB-SLAM 选用了 ORB 特征...
0.ORB_SLAM的官方网站:http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/ 1. 参考知乎上对orb-slam的评价:orb-slam在众多SLAM方法中处于怎样的地位 2. 评价说是 PTAM 的改进版:PTAM主页 3. Orb_SLAM的 GitHub 页面:此页面有详细的使用方法 4. 使用Orb_SLAM的一些实用参考工程:视觉SLAM实战(一):RGB-D SLAM ...
这次ORB-SLAM3的一个重要特性在于增加了对VINS系统的支持,所以这个程序导图将以mono_intertial_tum_vi.cc为入口,这是官方提供的用于tum视觉+IMU数据集的示例程序,用其他数据集或者在自己的车上实时跑的话,整体流程也差不多
3D 高斯分层 (3DGS) 的出现最近引发了密集视觉 SLAM 研究的新浪潮。然而,当前的方法面临着诸如对伪影和噪声的敏感性、训练视点的次优选择以及缺乏轻量级全局优化等挑战。在本文中,我们提出了一种将 3DGS 与 ORB 特征紧密结合的密集 SLAM 系统。我们设计了一种联合优化方法,用于稳健跟踪并有效降低噪声和伪影的影响。