学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
ORB-SLAM提出一种自动初始化流程,能够根据场景自动的选择模型(Homography or Fundamental),当初始化质量不好的时候则延迟初始化。 本文对初始化过程中的诸多细节进行了总结。 本文属于个人记录,比较乱。 1. 初始化流程 Step 0. 选定一个参考帧,提取ORB特征 选择标准:提取到的ORB特征数量足够多>100个 Step 1. 匹...
在本文中,我们在单目ORB-SLAM[1]的基础上提出了ORB-SLAM2,其贡献如下: • 第一个用于单目、立体和RGB-D相机的开源SLAM系统,包括闭环、重新定位和地图重用。 • 我们的RGB-D结果表明,通过使用捆绑调整(BA),我们获得了比基于ICP或光度和深度误差最小化的最先进方法更高的精度。 • 通过使用远近立体点和单...
2 两个主要函数 单目地图初始化函数是Tracking::MonocularInitialization,其主要是调用以下两个函数完成了初始化过程,ORBmatcher::SearchForInitialization和KannalaBrandt8::ReconstructWithTwoViews,前者用于参考帧和当前帧的特征点匹配,后者利用构建的虚拟相机模型,针对不同相机计算基础矩阵和单应性矩阵,选取最佳的模型来恢复...
1) 单目SLAM系统需要设计专门的策略来生成初始化地图,这也是为什么代码中单独设计一个CreateInitialMapMonocular()函数来实现单目初始化,也是我们这篇文章要讨论的。为什么要单独设计呢?就是因为单目没有深度信息。 2) 怎么解决单目没有深度信息问题?有2种,论文用的是第二种,用一个具有高不确定度的逆深度参数来初始...
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
单目相机由于深度是未知的,因此我们需要对其进行初始化,在ORB-SLAM中将其用单独的类来表示,并将它写成单独的文件initializer.cc,注意单目相机即使在进行初始化之后,仍然存在尺度问题,初始化将第一帧的位移作为单位长度,后面的深度和位移都是依据这一标准进行的,所以尺度问题是单目slam的理论缺点。
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上) ,ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议直接看...
然后呢,单目只能靠这里和初始化(使用的基线概念和这里的本质没有太大区别,所以也比双目初始化用的20cmbaseline要好)的时候来建点,比起双目一开始就用20cm的基线建了不少点,这里只是在弥补少建的点。 所以单目vio比双目vio的精度往往更好点,但是单目的稳定性就差一点,理由也是因为这个,正常追踪的时候他能建点的...