ORB-SLAM 通过检测视差来自动选择初始化的 2 帧。 PTAM 扩展场景时也要求新加入的关键帧提供足够的视差, 导致场景往往难以扩展. ORB-SLAM 采用一种更鲁棒的关键帧和三维点的选择机制——先用宽松的判断条件尽可能及时地加入新的关键帧和三维点, 以保证后续帧的鲁棒跟踪; 再用严格的判断条件删除冗余的关键帧和不...
ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理,如下图所示,主要包括4步,提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。 以下结合相关理论知识,阅读ORB-SLAM2源代码,从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。 ORB(Oriented F
ORB-SLAM2作为开源SLAM领域的标杆项目,其源码架构体现了多传感器融合与优化算法的精妙设计。本文从工程实现角度解析其核心模块与关键技术路径。 系统架构 多线程管理:采用Track-LocalMap-LoopClosing三级线程架构,通过关键帧队列实现异步通信,资源代找服务 wwit1024获取支持,确保实时性与精度的平衡; 特征处理流水线:ORB...
ORB-SLAM2:一种开源的VSLAM方案,摘要 ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案。它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能。无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准
代码: https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git 来源:萨拉戈萨大学 论文名称:ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras 原文作者:Raul Mur-Artal 内容提要 本文提供了一个完整的单目、立体和RGB-D相机SLAM系统,包括地图重用、回环检测和重新定位功能。该系统在各种环境...
纯视觉里程计,没有产生关键帧,所以没有局部建图,所以没有新的地图点产生。只有匹配地图点使得某帧对应的地图点不为NULL。 关键帧确定的原则是什么: 当前帧对应的地图点被观测的数量小于最新关键帧对应的地图点被观测的数量的90%并且当前帧对应的地图点被观测的数量小于15...
【SLAM】开源 | 使用ORBSLAM2组织面元,只需在CPU上就可以实时得到精确性较高的稠密环境地图 本文提出了一种新颖的稠密建图系统,在只使用CPU的情况下,可以在应用与不同的环境中。使用稀疏SLAM系统来估计相机姿势,本文所提出的建图系统可以将灰度图像和深度图像融合成全局一致的模型。该系统经过精心设计,目的是可以...
此外,Orbeez-SLAM可以与单目相机一起工作,因为它只需要RGB输入,使其广泛适用于现实世界。我们在各种具有挑战性的基准上验证了它的有效性。结果表明,我们的SLAM比强基线快800倍,渲染效果更好。 主要工作与贡献 综上所述,我们的贡献如下: 1.我们提出了Orbeez-SLAM,这是第一个实时单目视觉SLAM,它无需预训练,提供...
摘要 本文提出ORB-SLAM2一个完整的SLAM系统,用于单目,双目以及RGB-D相机,包括地图重用,回环检测以及重定位能力。本系统工作在实时的标准CPU,在更宽泛的环境中,来自于手持的室内场景,在工业环境中的飞行无人机,以及城市驾驶的小车上。本文的后端基于BA,单目和双目观
来源于 https://www.sohu.com/a/154011668_715754 2017-07-03 13:19 泡泡机器人翻译作品 原文:ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Camera