实现了SLAM 系统的真正目标: 建立一个地图,以后可以用来提供准确的定位。 这本质上是一篇系统论文,其最重要的贡献是 ORB-SLAM3库本身,迄今为止最完整、最精确的视觉、视觉惯性和多图 SLAM 系统(见表一),ORB-SLAM3的主要创新点如下。 表一 1)一个单目和立体视觉惯性系统,完全依赖 MAP 估计,即使在惯性导航系统(...
论文链接:arxiv.org/pdf/1610.0647 GitHub链接:github.com/raulmur/ORB_ 作者主页:webdiis.unizar.es/~raul 作者:自动驾驶专栏 | 原文出处:公众号【自动驾驶专栏】 摘要 本文针对单目、双目和RGB-D相机提出了ORB-SLAM2,它是一个完整的SLAM系统,包含地图复用、回环和重定位功能。在各种环境下,系统实时地工作在标...
局部建图线程:添加关键帧以及特征点到活跃地图中,移除冗余关键帧与地图点,使用视觉或者视觉惯导BA来优化地图,在靠近当前帧的关键帧的局部窗口中操作。除此之外,在惯性的情况下,IMU参数在建图线程中通过新颖的最大后验估计技术来初始化和优化。 回环和地图合并线程:以关键帧速率检测活动地图和整个Atlas之间的公共区域。
长期数据关联: 使用位置识别技术将观察结果与以前访问过的区域中的元素进行匹配,而不管累积漂移(环路检测)或跟踪是否丢失(重新定位).长期匹配允许使用姿态图优化或更准确地说,使用BA来重置漂移和校正循环.这是中大型环型环境下SLAM精度的关键 这本质上是一篇系统论文,最重要的贡献是ORB-SLAM3库本身,是迄今为止最完整...
论文地址: http://webdiis.unizar.es/~raulmur/MurMontielTardosTRO15.pdf 代码: https://github.com/raulmur/ORB_SLAM.git 来源:萨拉戈萨大学 论文名称:ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System 原文作者:Raul Mur-Artal 内容提要 ...
1.ORB-SLAM3论文重点导读及整体算法流程梳理,摘要ORB-SLAM3是第一个能够执行纯视觉、视觉-惯导以及多地图的SLAM系统,可以在单目,双目以及RGB-D相机上使用针孔以及鱼眼模型。本文主要新颖之处在于基于特征的VIO紧耦合系统,该系统完全依赖于最大后验估计,即使在IMU初始化
老规矩,还是分两部分:以 ORB-SLAM 论文为参考 和以 ORB-SLAM2 代码(程序导图)为参考。 以ORB-SLAM 论文为参考 对于任何一个单目 SLAM 系统来说,在系统运行之初都要进行初始化,其目的在于,要计算出某两帧的相对位姿,以此来通过三角化得到一些初始 MapPoints,从而得到一个初始的 Map,这样之后的跟踪也好优化也好...
并将其引入到 IMU 初始化吗阶段,这个是作者 ICRA 2020 的一篇论文:Inertial-only optimiza- tion for visual-inertial initialization 中详细提出的。作者将其添加到 VI-ORB-SLAM 系统中,并将其扩展到双目。作者的实验结果展示他们的 monocular and stereo visual-inertial system 非常的鲁棒,甚至在无回环的条件下...
ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system论文阅读笔记,一、Atlas多地图的表示1.1Atlas(地图集)Atlas(地图集)(图1)由几乎无限数量的地图组成,每个地图都有自己的关键帧、地图点、共视图和生成树。每个地图参考帧固定在建立这个地图
ORB-SLAM 论文解析 0、系统总体框架 Fig.0 ORB-SLAM System Overview 简述: 1.两个重要模块 BoW (bags of words) Place Recognition ,Map; 2.三个并行线程:Tracking 线程,Local Mapping 线程,Loop Closing 线程。 1、BoW Place Recognition 模块 这个模块主要包括离线训练获得的视觉词汇表和增量式数据库。视觉词...