摘要:ORB-SLAM(基于ORB特征识别的同时定位与地图构建系统)的源代码无法在嵌入式开发板运行,其构建的点云图太稀疏无法满足移动机器人路径规划要求。针对这个问题,文章提出将ORB SLAM进行改进与优化,移植到嵌入式开发板完成SLAM过程。首先,删除原PC端Linux系统下的轨迹、点云图、一些依赖库,保留并改进src和include文件夹下...
ORB-SLAM的一大创新点在于系统的所有模块都使用了同一种特征:ORB,这样构造的系统更加简单、稳健。本文首先介绍了原版的ORB特征,之后又介绍了ORB-SLAM对ORB特征的改进。相较与SIFT、SURF,ORB在CPU下就可以获得实时性能,并且具有尺度(一定的)、旋转不变性,而且提高了BRIEF描述子的抗噪能力。ORB的速度是SIFT的100倍,SU...
在匹配步骤中,SURF通过检查从初始兴趣点开始沿半径的像素来解决旋转问题,从而进一步降低了复杂性。 ORB(定向FAST和旋转BRIEF)改进了特征检测 总体而言,SURF的计算需求比SIFT低。还有一种更高效的方法,那就是定向FAST和旋转BRIEF(ORB)。其开发者报告称,ORB比SURF快14倍,而SURF比SIFT快24倍;新算法的性能也差不多,在...
我们证明,通过这种方法,可以改进ORB-SLAM3的地图合并性能。基于这些结果,VPR领域的研究人员可以评估其方法在SLAM系统中的潜力。 视觉同时定位与地图构建(Visual Simultaneous Localization And Mapping,简称SLAM)是自主系统的关键技术。它在机器人、自动驾驶和增强现实等领域有着广泛的应用。在SLAM中,一个代理(agent)旨在...
首先回顾一下历史:ORB-SLAM首次在2015年被提出,它的改进版ORB-SLAM2在2017年被提出,同年提出了ORB-SLAM-VI,时隔3年,ORB-SLAM3横空出世,朋友圈、学术群里到处都在热议这个挂在Arxiv才不到3天的论文。好奇心的驱使下,本人偷瞄了一下论文,就在这里总结一下吧。 开始之前,先放两条ORB-SLAM3的展示视频撑撑场面...
2.真正动手使用ORB-SLAM3,并知道结合具体应用场景对ORB-SLAM3算法进行改进; 3.对视觉SLAM常见算法存在的优势与劣势、适应的场景有深刻的理解。 08 课程安排 注:上表为初步安排,实际可能会有变动,以课程学习群通知为准。 09 课程作业 本课程暂定设置的作业内容包括如下(也会根据课程的推进,作业内容也会有所调整)...
2.1 改进自适应阈值FAST角点提取 首先,构建图像尺度金字塔,将高斯金字塔的每一层进行网格划分,增加空间尺度信息;其次,在进行FAST角点提取时,对图像边界进行处理、设置感兴趣区域[9];然后,使用初始阈值对特征点进行提取,并对较难提取到的特征点所在的网格部分,采用先降低阈值再检测的方法,同时对特征点为空的情况,设置...
为了改进初始估计,在初始化后5秒和15秒进行视惯性BA,收敛到1%尺度误差,如第七节所示。在这些BAs之后,我们说地图已经成熟了,也就是说尺度、IMU参数和重力方向已经被准确地估计出来了,这种初始化方法比ORB-SLAM-VI和VI-DSO都好的多。通过将尺度因子固定为1,并将其从惯性优化变量中提取出来,我们可以很容易地将...
这次项目课程理论和实践并重,老师带领大家在2个月内复现该项目。大家动手改进代码的方式帮助大家开启真正的项目实战,并提高学员的基础,编程、项目实战能力,找到问题以及解决实际面临问题的能力。 不要错过这次的重磅项目课程,《基于深度学习特征的长期视觉定位系统》小班教学,限额8人(报满提前截止)。主要亮点: ...
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 为方便点击链接,我们整理了pdf版本,在公众号后台回复:ORBSLAM