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...
ORB-SLAM2作为一种基于特征的方法对输入进行预处理，以在显著关键点位置处提取特征，如图2b所示。接着丢...
开源代码包括前期的ORB-SLAM和后期的ORB-SLAM2。第一个版本主要用于单目SLAM,而第二个版本支持单目、双目和RGBD三种接口。 1.0.1 特点 ORB-SLAM是一个完整的SLAM系统,包括视觉里程计、跟踪、回环检测。它是一种完全基于稀疏特征点的单目SLAM系统,其核心是使用ORB(Orinted FAST and BRIEF)作为整个视觉SLAM中的核心...
2. ORB-SLAM中的回环 ORB-SLAM维护了一个数据库,这个数据库里面保存了每个单词能看到的关键帧。(inverse index)。每个关键帧都要从这个数据库中检测回环,检测完回环之后,每个关键帧都会加入到这个数据库中。当一个关键帧被删除之后,这个数据库也会被同时更新。这样做的好处就是加快回环搜索的速度,这个与DBoW的inv...
ORB-SLAM2——(八)ORBSLAM回环检测之位置识别 大型博客搬运现场,笔者初始版本发布在:ORBSLAM2回环检测简介由于回环检测模块包含两个部分的内容:其一是位置识别,即外观验证,通过图像间的相似度信息进行判断;其二是几何验证,通过回环候选帧与当… 阅读全文 ...
ORB-SLAM2作为一个基于特征的方法预处理输入来提取特征在显著的关键点位置出,如图2-b;然后输入图像被丢弃,所有系统操作都基于这些特征,以便系统是独立于双目或者RGB-D等传感器。我们的系统能够处理单目,双目关键点,这些关键点进一步分类为近点和远点。 双目关键点由如下三个坐标系定义,Xs=(uL,vL,uR),在左侧图片中...
ORB-SLAM 是西班牙 Zaragoza 大学的 Raúl Mur-Arta 编写的视觉 SLAM 系统。 它是一个完整的 SLAM 系统,包括视觉里程计、跟踪、回环检测,是一种完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 系统,同时还有单目、双目、RGBD 相机的接口。其核心是使用 ORB (Orinted FAST and BRIEF) 作为整个视觉 SLAM 中的核心特征。
用于双目和RGB-D相机的ORB-SLAM2是基于特征匹配的单目ORB SLAM。本系统的概览如下图: 系统主要有三个并行线程:1)跟踪来定位相机通过每一帧,每一帧中找到与局部地图的匹配,然后最小化重投影误差使用只有运动的BA。2)局部建图管理局部地图,然后优化它,执行局部BA,3)回环检测检测大的回环,然后通过执行位姿图优化来...
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都能够在标准的CPU上进行实时工作。ORB-SLAM2在后端上采用
ORB-SLAM2作为一种基于特征提取的方法,在一些关键的位置上的提取进行预处理,如图2b所示,系统的所有运行都是基于输入图像的特征展开,而不依赖于双目或者RGB-D的相机。我们的系统处理单目或者双目的特征点,分成远处特征点和近处特征点两类。 双目特征点 通过三个坐标定义当中,是这个左边图像的坐标,是右图当中的水平坐标...