下面将详细解读ORB-SLAM的基本原理、系统框架、关键技术和应用场景。 一、基本原理 ORB-SLAM基于视觉SLAM原理,通过在环境中提取特征点并建立特征点之间的对应关系,估计相机的姿态和位置,从而确定机器人在环境中的位置和方向。它采用了ORB特征描述符来提取图像特征,该描述符具有速度快、尺度不变性、旋转不变性等优点,...
i+1}}的定义：\begin{matrix} \mathbf{r}_{\mathcal I_{i,i+1}} = \left[\mathbf{r}_{\...
ORBSLAM1 论文整体解读 摘要 ORB-SLAM可以实现宽基线的闭环(可以看作是相机移动时,角度比较大,从而能够更好观测到地图点),宽入严出策略。值得注意的一点是,作者提到,只有场景在发生变化的时候,地图才会变化。比如走了回头路,地图就不会增加。 only grows if the scene content changes。 Introduction ORBSLAM运用...
超详细解读ORB-SLAM3单目初始化(下篇) 一 前言 本文承接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...
ORB-SLAM中通过E、F矩阵就可以利用两视图中的匹配点求解出相对姿态了,不过这个方法存在一个问题——当两个视图的相机中心相同时,也就是R,t中的t为0,这时对极几何的基础也就不成立了,可知E、F均为0无法求解。这时就需要使用平面间的单应性H矩阵恢复R,t。
ORB-SLAM3 是第一个同时具备纯视觉(visual)数据处理、视觉+惯性(visual-inertial)数据处理、和构建多地图(multi-map)功能,支持单目、双目以及 RGB-D 相机,同时支持针孔相机、鱼眼相机模型的 SLAM 系统。 最大后验概率估计(Maximum-a-Posteriori,MAP)是基于紧耦合方法的 visual-inertial feature based SLAM 中贯彻的...
超详细解读ORB-SLAM3单目初始化(下篇) 一 前言 本文承接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...
ORB-SLAM-VI:首次提出了一种视觉惯性SLAM系统,该系统能够重用具有短期、中期和长期数据关联的地图,并在基于IMU预集成的精确局部视觉惯性BA中使用它们。然而,它的IMU初始化技术太慢,耗时15秒,这损害了鲁棒性和准确性。 IMU快速初始化方法:下面文章中提出了更快的初始化技术,基于闭合形式的解决方案,以联合检索尺度、...
ORB_SLAM3原理源码解读系列(1)—— ORB特征点提取 @[toc] 一、ORB特征 1.1 FAST关键点 选取像素p,假设它的亮度为Ip; 设置一个阈值T(比如Ip的20%); 以像素p为中心,选取半径为3的圆上的16个像素点; 假如选取的圆上,有连续的N个点的亮度大于Ip+T或小于Ip-T,那么像素p可以被认为是特征点;...