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}_{\...
视觉SLAM的目标是要使用移动载体装载的传感器来构建环境的地图并且实时地计算载体在该地图中的位姿。相比之...
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...
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。
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 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...
请阅读本文之前最好把ORB-SLAM3的单目初始化过程再过一遍(ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)、超详细解读ORB-SLAM3单目初始化(下篇)),以提高学习效率。单目初始化过程中最重要的是两个函数实现,分别是构建帧(Frame)和初始化(Track)。接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMono...