2.1.3 优化位姿 2.2 优化的对象 2.2.1 构造顶点 2.2.2 构造边 2.3 优化的流程 2.3.1 构建优化器: 2.3.2 添加点和边 2.3.3 开始优化 2.3.4 优化结束 2.4 回答一开始的问题 2.5 总结 在本讲中,我们以追踪线程中的匀速模型追踪中的优化为例,讲解了ORBSLAM2中一次完整的优化流程是什么样子的。 系列更新:...
3.3.2 第一种顶点:待优化位姿 3.3.3 第二种顶点:不优化位姿 3.3.4 第三种顶点:3D地图点 3.3.5 添加边 在本讲中,我们以local map即局部地图线程中的图优化:localBA为例,讲解ORBSLAM2在什么情况下调用这种图优化算法,而这个算法又起到了什么样的作用。希望通过本讲,可以让读者清楚下面几个问题。如有疏漏,...
ORBSLAM是一种基于优化方法的SLAM方法,与之前的基于滤波器方法有很大的不同,工程中引入了第三方库g2o,g2o是基于图优化的优化算法库。 首先了解什么是图优化,图优化是将普通的优化问题用图的方式(变量用节点表示,关系用边来表示)来表示(参考文章:g2o: A general Framework for Graph Optimization),如下最小二乘问题...
ORBSLAM是一种基于优化方法的SLAM方法,工程中引入了第三方库g2o,g2o是基于图优化的优化算法库。图优化是将普通的优化问题用图的方式(变量用节点表示,关系用边来表示)来表示。 void Optimizer::BundleAdjustment 3D-2D BA,在GlobalBundleAdjustemnt中调用,计算量比较大 向优化器添加关键帧位姿顶点 g2o::VertexSE3Exp...
通常,只会使用一级相邻层级的共视关系及信息,而局部地图优化时用两级相邻共视关系进行优化。 2. 作用 ① 增加地图点信息,以优化地图; ② 表示关键帧之间的关系、联系的紧密程度。 3. ORB-SLAM2中的应用场景 ① 跟踪局部地图,扩大搜索范围:Tracking::updateLocalKeyFrames(); ...
ORB-SLAM2是该领域的一个基准方法,但是,ORB-SLAM2中描述符的计算非常耗时,同时除非被选择为关键帧,否则描述符不能被重用。为了克服这些问题,我们提出了FastORB-SLAM,它是轻量级和高效的,因为它是通过跟踪相邻帧的关键点,而不需要计算描述符。为此,本文提出了一种基于稀疏光流的关键点匹配方法,通过两步实现从粗到...
ORBSlam2中的闭环检测和后端优化LoopClosing LoopClosing在现在的Slam系统中是非常重要的一个部分,VO总是会有累计误差,而LoopClosing通过检测是否曾经来过此处,进行后端优化,可以将这个累计误差缩小到一个可接受的范围内。从而使得Slam系统应对大范围场景时,拥有更高的鲁棒性和可用性。 ORBSlam2中的LoopClosing闭环检测...
在本讲中,详细介绍了优化迭代过程中的步骤,并且总结了localBA的知识点 在上文,ORBSLAM2中的优化(三)上,讲述了localBA的前置工作、优化的构建以及点和边的添加。现在一切准备工作都做完了,可以开始优化了迭代了。 3.4 localBA的优化迭代过程 localBA的优化过程主要分为: 第一次迭代 计算误差和剔除不好的边 第二...
Vertex: 待优化当前帧的Tcw measurement: MapPoint在当前帧中的二维位置(ul, v, ur) InfoMatrix: invSigma2(与特征点所在的尺度有关) 流程: Step 1: 构造g2o优化器, BlockSolver_6_3表示: 位姿 _PoseDim 为6维, 路标点 _landmarkDim是3维 g2o::SparseOptimizeroptimizer;g2o::BlockSolver_6_3::LinearSolve...
勉之:ORBSLAM2中的优化(二)-- 在跟踪线程中,使用g2o进行优化,orbslam2代码详细讲解,图优化算法代码讲解 勉之:ORBSLAM2中的优化(三)上--localBA优化、图优化代码详解,边缘化关键帧和路标点的详解,LocalBundleAdjustment详解 1.1 g2o的框架 介绍了g2o的框架 ...