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...
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...
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...
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...
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。 ORB-SLAM2 相关改进代码汇总 论文发表于2017年的IEEE Transactions on Robotics,论文名称《ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM...
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...
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
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。
ORB-SLAM[1]完全继承了PTAM(http://www.cnblogs.com/zonghaochen/p/8442699.html)的衣钵,并做出了两点巨大改进:1)实时回环检测;2)很鲁棒的重定位。为了实现这两点改进,ORB-SLAM把PTAM的mapping线程基于局部BA和全局BA拆分成了local mapping和loop closing两个线程,用ORB描述子替换了patch匹配,并且设计了非常优秀的...
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,扫描下方二维码,关注后回复:ORBSLAM ...