与最先进技术的比较表明,ORB-SLAM2在大多数情况下都达到了最高精度。在KITTI视觉里程计基准测试中,ORB-SLAM2是目前最好的立体SLAM解决方案。至关重要的是,与近年来蓬勃发展的立体视觉里程计方法相比,ORB-SLAM2在已经建图的区域实现了零漂移定位。 令人惊讶的是,我们的RGB-D结果表明,如果需要最准确的相机定位,束...
在KITTI视觉测程基准中,ORB-SLAM2是目前最好的立体声SLAM解决方案。关键的是,与近年来蓬勃发展的立体视觉测程方法相比,ORB-SLAM2在已经绘制的区域实现了零漂移定位。 令人惊讶的是,我们的RGB-D结果表明,如果需要最精确的相机定位,束调整比直接方法或ICP执行得更好,具有计算成本更低的额外优势,不需要GPU处理实时...
ORB-SLAM在kitti数据集上的重定位效果,(lost tracking), 视频播放量 323、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 2、收藏人数 2、转发人数 1, 视频作者 疏影横斜水清浅lzw, 作者简介 ,相关视频:大作业,在KITTI odometry数据集上跑ORB-SLAM2,分享免费,无需翻墙,无限次数使
所以你还需要一个重要的步骤：将KITTI的ground truth加上时间戳，转换成TUM格式的。在evo文件夹下有一...
我们使用KITTI数据集的场景来评估已建成SLAM地图的定位精度。此外,我们用自己的小型电动模型车记录的数据对构建的地图进行了定位精度测试。测试结果表明,在特征丰富的环境中,对于直线速度平均为36 m/s行驶的车辆而言,定位的相对平移误差可以保持在1%以下。与完全SLAM相比,该定位模式拥有更好的定位精度和更低的计算负荷。
(1) 因为kitti的数据集没有时间戳，并且和orbslam单目运行之后保存的关键帧格式不一样（orbslam单目运行...
但愿你也顺利编译成功了。orb-slam作者为我们提供了几个example,包括kitti的双目和tum的单目/rgbd。我们可以参照着它去写自己的输入。如果你只想把orb-slam2作为一个整体的模块,可以直接调用include/System.h文件里定义的SLAM System哦。现在我们就把Kinect2丢给它试试。
1167 -- 2:42 App ROS播放KITTI数据集 6639 3 38:36 App ubuntu18.04 从0开始运行ORB_SLAM2 64 -- 2:39 App 【slam】热烈庆祝ORB_SLAM2跑数据集成功!下面马上ROS 752 -- 24:12 App ORB-SLAM2【Part5:ORB特征点提取】李哈哈的ORB-SLAM2特征提取详解 3491 7 29:35 App 【建议收藏】论文太头疼...
1从http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php下载数据集(灰度图像) 百度网盘: 进入 进入00 进入image_0 2 执行以下命令. 官方说明: 2.1 根据测试的数据,KITTIX.yaml分别替换成KITTI00-02.yaml,KITTI03.yaml或KITTI04-12.yaml。 2.2 更改PATH_TO_DATASET_FOLDER未压缩的数据集文件夹。更改SEQUEN...
KITTI数据集中里程计的数据包括11个视频,它的获取是在一个住宅区驾驶汽车,基准精度非常高,有一个GPS和一个Velodyne Laser Scanner。这个数据集对单目系统非常有挑战性,因为视频中有快速旋转,区域内有大量树叶,这使数据关联变得更困难,而且车速相对较快,视频记录的频率为10fps。除了视频01外,ORB-SLAM可以处理其他所有...