使用orbslam位姿进行map2dfusion的建图 https://blog.csdn.net/qq_60320488/article/details/132084670一、map2dfusion所采用的数据集如下npupilab/npu-dronemap-dataset: NPU Drone-Map Dataset (github.com)其中map2dfusion的数据集中包含一组图片和两个配置文件...
首先把active map找出来;接下来还得判断是正常跟踪建图状态还是初始化状态,如果没初始化那就去初始化;如果初始化了,先进行帧间匹配,也就是短期数据关联获得当前帧位姿的初始值,先试试与相邻帧匹配,不行就和最近的关键帧匹配,还不行就重定位,还是不行就将active map 存储为 non-active maps并开张新图重新跑...
这就是局部建图线程的工作。也就是说局部建图这个线程,一直在监视着mlNewKeyFrames,伺机而建图。局部建图线程虽然一直在运行,但是是在空转,它需要跟踪定位线程来激活,需要跟踪定位线程里的抓图函数碰到能够跟踪成功的图片后,将图片对应的帧升级为关键帧,并把关键帧加入到mlNewKeyFrames里。 回环全局优化线程是如何发挥...
原理:用单目、双目、RGBD都可以进行稠密地图的建立,建立全局地图是我们实现导航的第一步,通过相机图像将像素转换为点云(pointcloud)数据,进而进行拼接,在此基础上如果要恢复物体外观轮廓,就需要使用三角网格(mesh)、面片(surfel)进行建图,这样的生成的pcd点云地图往往很大,跑tum生成的数据集都可达到5、600MB的大小,...
本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图。 以上是在室内实验的demo,由于是纯双目,没有深度传感器,在白墙和地板上有些失真,下次等移动平台到了我会...
简介: 使用ORBSLAM2进行kineticV2稠密建图,实时转octomap建图以及导航(下) 之后存在几种方法去实现导航: 1、octomap_server是ROS中的一个基于octomap的功能包。 我在查阅资料的时候,发现所有的介绍、博客等资料都是在介绍其将点云地图转化为基于Octree的OctoMap的功能。由于之前一直在查找三维点云地图转化为二维...
一、通俗易懂理解LocalMapping类==建图(抓要点 切题 Done) 1.参考资料: ORB SLAM2源码解读(十):LocalMapping类 [1] 深蓝学院 视觉SLAM开源代码论文带读(ORB_SLAM2)local mapping部分 2.主要函数: voidLocalMapping::ProcessNewKeyFrame() MapPointCulling(); ...
通过对一个简单完整的视觉定位与建图方案进行实例分析，深入讲解“如何在ORB-SLAM2的基础上进行快速定位...
本文提出了一种新颖的稠密建图系统,在只使用CPU的情况下,可以在应用与不同的环境中。使用稀疏SLAM系统来估计相机姿势,本文所提出的建图系统可以将灰度图像和深度图像融合成全局一致的模型。该系统经过精心设计,目的是可以使用RGB-D摄像机,立体摄像机甚至单目摄像机的深度图像,完成从室内环境到城市室外环境的地图构建。
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。