在KITTI视觉里程计基准数据集上,ORB-SLAM2是目前最优的双目SLAM解决方案。重要的是,与近年来蓬勃发展的双目视觉里程计方法相比,ORB-SLAM2在已建图区域内实现了零漂移定位。 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,则BA比直接法或者ICP(其具有计算代价低的额外优势)表现更好,不需要GPU处理...
我们在NewCollege的大型机器人序列上对我们系统进行广泛的实验验证,以评估系统的一般性能;在TUM RGB-D基准数据集中16个手持室内序列上评估定位精度、重定位和长期运行能力;并且在来自KITTI数据集中的10个汽车室外序列中评估实时大尺度场景下运行、定位精度和位姿图优化的效率。 我们的系统实时运行,并且以图像获取的帧率...
把KITTI数据集下的00.txt和times.txt文件拷贝到该目录，运行如下命令：
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
4.1 KITTI数据集 KITTI数据集包含双目数据,这些数据从一个正在高速公路上行驶的车上采集到的。这个双目传感器有个小于54厘米的基线并且在在1392*512像素上,以10Hz的采样速率进行采样,其中序列00,02,05,06,和09包含回环。我们的ORB-SLAM2能够检测出回环并且能够地图重用,除了09序列以外,09序列的回环只发生在尾端少数...
图a中显示的是双目和RGB输入下的ORBSLAM2的输出。双目例子显示的是最后轨迹和稀疏重建的地图。这里的数据集来源于KITTI的Sequence00数据集。这个城市数据集是ORB-SLAM2多次成功提取特征,并且回环检测而来。 RGB-D例子是来源于TUM 的RGB-D 数据库中的fr1_room的数据集,并且进行关键帧的位姿评估而来。通过评估关键帧...
1632 -- 2:27 App ORB_SLAM2在ROS环境中在线运行EUROC数据集 2191 -- 2:29 App ORB_SLAM2在ROS环境中在线运行TUM数据集 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...
在KITTI数据集评估中，ORB-SLAM2在大多数序列上超越了双目LSD-SLAM，总体上获得相对误差低于1%。序列01中平移误差稍差，因高速和低帧率导致仅跟踪到少量近点。旋转误差每100米为0.21°，因为存在大量远点可以长期跟踪。系统在序列01中优于单目版本，由于近点仅在部分帧中可见，双目版本能够通过单个双目关键...
ORB-SLAM2(4) 离线双目数据测试 官网https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 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KITTI...
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。