1、寻找两关键帧之间的粗匹配来粗略估计sim3; 2、由粗略估计出的sim3来寻找两关键帧之间更多的匹配; 3、构建图优化模型,固定地图点通过两关键帧的地图点到两帧的重投影误差来优化sim3. 1、 SearchByBoW 函数SearchByBoW()。通过词袋,对关键帧的特征点进行跟踪,该函数用于闭环检测时两个关键帧间的特征点匹配 ...
通过ORB关键点匹配,把关键帧的三维地图点对应到普通帧上,就可以认为普通帧上的三维地图点已知了。 所以,一旦我们求得第一、第二个关键帧后,计算普通帧的位姿就容易了,从关键帧匹配一些三维点去优化即可。 添加后续关键帧 但是,当普通帧离开关键帧越来越远,或者普通帧内容与关键帧差别变大时,普通帧能从关键帧处...
在ORB-SLAM中,有些概念需要解释一下,比如帧,关键帧等。 我们一般说一张图片就是一帧。 但是在ORB- SLAM中,一帧不仅仅包含一张图片,还包含图片上提取出的ORB关键点、以及关键点在世界坐标系下的三维坐标等信息。 也就是说,对一张图片进行出来,得到图片上的ORB关键点,得到ORB关键点所对应的三维点,就得到了一...
1、 SearchByBoW 函数SearchByBoW()。通过词袋,对关键帧的特征点进行跟踪,该函数用于闭环检测时两个关键帧间的特征点匹配 该函数中利用了词袋对特征点进行了匹配,先比较描述子之间的汉明距离来筛选一些较为合格的特征点对,然后再通过构建旋转直方图来筛选匹配质量较好的特征点。 先把整个函数挂在下方,然后分别通过图...
帧&关键帧:视觉SLAM都是对一个图像序列进行处理,每一张图像被称为帧,而关键帧则是通过一定筛选机制得到的、具有一定代表性的图像帧。 地图点/路标点:将图像上被观察到的特征点通过三角化等方式进行深度恢复,我们就可以得到其对应的在三维空间的位置,同时包含帧的观测信息,这种点就被称为地图点或路标点。
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ORB-SLAM算法主要由追踪、地图构建、闭环控制3个线程组成,其中地图构建部分平均处理每关键帧约385 ms,相对比较耗时,具备较大优化空间[3]。采用ORB-SLAM开源算法所构建的地图是用点云图方式显示,点云很稀疏,不容易看出所构建的室内结构[4]。对移动机器人地图要求上,栅格地图表示法优于点云图表示法,一方面可以大大...
ORB-SLAM3整体结构框架分析-处理传感器信息并实时计算当前帧在激活地图中的姿态。同时该模块也决定了是否将当前帧作为关键帧。在视觉-惯性模式下,通过在优化中加入惯性残差来估计刚体速度和 IMU 偏差。
最后,对地图尺度归一化、局部建图进程插入关键帧、设置局部关键帧和地图点等一通操作猛如虎,看得我变二百五! 4 共视图和本质图 上面提到了共视图,这也是ORB-SLAM里的一大特色,作者借鉴了前人的这一结构,把整个系统中的关键帧都联系在一起。 作者通过构造共视图存储各个关键帧之间的关系,以便在跟踪、重定位、局...
最后,对地图尺度归一化、局部建图进程插入关键帧、设置局部关键帧和地图点等一通操作猛如虎,看得我变二百五! 4 共视图和本质图 上面提到了共视图,这也是ORB-SLAM里的一大特色,作者借鉴了前人的这一结构,把整个系统中的关键帧都联系在一起。 作者通过构造共视图存储各个关键帧之间的关系,以便在跟踪、重定位、局...