增加了IMU和鱼眼相机 提高了鲁棒性和精度 以及以下的细节: 保存了很多琐碎的地图:主要的作用发挥在Tracking线程Lost时,之前Lost后需要回到原先的位置进行Relocalization(),但是现在,如果tracking线程丢失,ORBSLAM3会在之前的所有小地图中进行查询匹配,如果匹配成功,则tracking线程继续;如果匹配不成功,则重新开辟一个小的地...
以下是ORB-SLAM2的工作流程的一步一步解析: 1.图像输入和预处理:ORB-SLAM2的第一个步骤是获取单目相机的图像,并对其进行预处理。预处理阶段包括去畸变操作,通过相机的参数模型将图像中的畸变移除,以获得准确的图像展现。然后,对图像进行灰度化处理,将其转换为灰度图像,以减少计算复杂性并提高算法的稳健性。 2....
然后,在“orb_slam2的工作流程”部分将详细解释ORB特征描述子、建图初始化和跟踪过程解析这三个主要步骤。紧接着,在“示例与说明”部分我们将以一个具体场景为例,展示orb_slam2在实际应用中的效果,并解释其工作流程中的关键点。最后,在“结论和展望”部分我们将总结orb_slam2的工作流程及其主要特点,并讨论其优化...
mpLocalMapper=newLocalMapping(mpMap,mSensor==MONOCULAR);//初始化局部地图mptLocalMapping=newthread(&ORB_SLAM2::LocalMapping::Run,mpLocalMapper);//打开局部地图对应的线程 6) 初始化闭环流程,并打开对应的线程 mpLoopCloser=newLoopClosing(mpMap,mpKeyFrameDatabase,mpVocabulary,mSensor!=MONOCULAR);//初...
综上所述,ORB_SLAM2的工作流程包括图像预处理、特征点提取与描述、特征匹配、RANSAC滤除错误匹配、三角测量法获取地图的3D点、地图生成与优化以及图优化。通过这些步骤,ORB_SLAM2能够实时生成稀疏的地图并跟踪相机的运动,为机器人感知与导航提供重要信息。©...
ORB-SLAM2算法评估流程主要包括以下几个步骤: 1.数据集准备:选择适合的数据集,如TUM、KITTI等。确保数据集包含足够的图像序列,以评估算法在不同场景下的性能。 2.环境配置:搭建ORB-SLAM2算法的运行环境,包括安装所需的依赖库和编译代码。 3.参数设置:根据数据集的特点和需求,调整ORB-SLAM2算法的参数,如关键帧间...
一、ORB-SLAM2中特征点提取函数的位置 ( 1)Example/mono_kitti.cc主函数intmain(intargc,char**argv){// 进入跟踪函数SLAM.TrackMonocular(im,tframe);}( 2)src/System.cc系统文件cv::MatSystem::TrackMonocular(constcv::Mat&im,constdouble×tamp){// 获取相机位姿cv::MatTcw=mpTracker->GrabImageMono...
ORBSLAM2是一个非常适合SLAM入门学习的开源工程。它支持单目、双目、RGB-D使用,可以计算摄像机的轨迹,并且重建稀疏的3D地图。 官网有源代码和配置教程,地址是 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1 安装必要工具 首先,有两个工具是需要提前安装的。即cmake和git。
章?录 1. ORB-SLAM2代码详解01_ORB-SLAM2代码运?流程 1 运?官?Demo 以TUM数据集为例,运?Demo的命令: ./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER ASSOCIATIONS_FILE rgbd_tum.cc 的源码: int main(int argc, char **argv) {// 判断输?
ORB-SLAM2流程图 ORB-SLAM 作者其他创作 大纲/内容 建立八叉树地图 局部优化 插入关键帧 检测候选回环 建立点云地图 三角化新的地图 建立回环约束 开始 全局图优化 剔除地图点 提取ORB描述子 滤波处理 回环检测 前端 闭环检测 根据八叉树地图进行最优路径规划 剔除冗余的关键帧 关键帧检测 运动估计 local BA ...