回环检测是SLAM中有效降低全局误差,构建全局一致地图的关键模块。跟踪丢失的时候,还可用于重定位。根据综述文献[1],检测回环的方法有image-to-image, map-to-map, image-to-map三种方法。相比之下,image-to-image方法,也称为appearance-based基于外观的方法,具有更好的大场景适应性。现阶段,在image-to-image的方...
回环融合(fusion) 这里有一个隐含假设,即误差随着时间不断累积,相对而言,我们更信任之前的信息而不是当前的信息。这部分主要是把回环帧的信息融合到当前帧里面,包括匹配的特征点对应的三维信息(深度、尺度等),世界坐标系下的位姿(通过Sim3的结果转化过去)等等。融合也包括回环帧的邻域和当前帧的邻域。 全局优化 全...
回环融合(fusion) 这里有一个隐含假设,即误差随着时间不断累积,相对而言,我们更信任之前的信息而不是当前的信息。这部分主要是把回环帧的信息融合到当前帧里面,包括匹配的特征点对应的三维信息(深度、尺度等),世界坐标系下的位姿(通过Sim3的结果转化过去)等等。融合也包括回环帧的邻域和当前帧的邻域。 全局优化 全...
也就是说如果当前关键帧距离上一帧关键帧之间小于10个帧,说明运动的太短了,没有做回环检测的必要。 如果满足条件,就开始进行检测动作。 遍历所有的loop关键帧(这些帧是在添加keyframe的时候也添加进loop数组里的),获取一个回环关键帧,并计算获取这个帧和所有共视帧之间的最小分数。 共视帧是ORBSLAM使用的一个很有...
orb slam特征提取方式回环检测方式 ORB-SLAM的特征提取方式主要包括以下步骤: 1.检测关键点:使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法在图像中检测关键点。 2.描述关键点:对每个关键点分配方向和旋转角度,并使用BRIEF描述子对关键点进行描述。 3.提取特征:从关键点中提取特征,包括位置、方向、旋转角度和BRIEF...
回环检测作为SLAM系统中的重要组成部分,能够通过识别相机经过的先前轨迹来提高定位精度和地图一致性,并且在长时间运行的场景下起到关键作用。本文将对ORB-SLAM3的回环检测策略进行详细介绍和解释。 1.2 文章结构 本文共分为五个部分。引言部分概述了整篇文章的主要内容和目标。正文部分包括对ORB-SLAM3的简介以及回环检测...
在ORB-SLAM1/2中,仅通过DBoW词袋数据库就可实现50%~80%的准确率和召回率。在回环时,通过增加几何一致性和时间一致性检验,牺牲召回率来增加准确率。ORB-SLAM3改进了回环检测的速度,提高了召回率,并且增加了多地图的部分。 寻找闭环帧的过程可以分为六步: ...
通过优化,将回环得到的误差均匀分配到整个Essential Graph当中,纠正建图过程中积累的误差。 二、 ORB-SLAM2 ORB-SLAM2与1相比,主要的改动有:BoW字典有所变化,以及在回环检测Essential Graph优化后,新增了一个全局的BA进一步优化。总得来说,在地图部分,和1相比就是多了一个全局优化而已。具体可参考ORB-SLAM2的gith...
ORB-SLAM主要由三个并发进程组成:跟踪、局部建图和回环检测,下图是论文中给出的系统框图,很直观地展现了各模块的功能和步骤。 其中,Tracking是这里面的主进程,它负责对每一帧相机的定位和跟踪,通过特征匹配对相机在正常运作和跟丢的情况下进行位姿估计和优化。
ORB-SLAM主要分为三个模块:定位追踪,建图和回环检测。下面将具体介绍这三个模块的相关算法与公式。 1.定位追踪: 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: -...