orb-slam2 ---初始化的过程 1 Tracking的构造函数 设置了很多参数还有模式 tracking过程都会用到mpORBextractorLeft作为特征点提取器, 在单目初始化的时候,会用mpIniORBextractor来作为特征点提取器,两者的区别是后者比前者最多提出的点数多一倍。 1.1 ORBextract…阅读全文 3 添加评论 分享...
ORB-SLAM2源码系列--闭环检测线程(整体流程) 概述 闭环检测及矫正线程 代码分析voidLoopClosing::Run(){将 mbFinished置为false, 表示当前线程还在工作mbFinished=false;线程主循环while(1){Step 1 查看闭环检测队列mlpLoopKeyFrameQueue中有没有关键…
initializes all system threads and gets ready to process frames.// 创建SLAM系统,这一步初始化所有线程并做对做好图像处理的准备ORB_SLAM2::SystemSLAM(argv[1],// path_to_vocabularyargv[2],// path_to_settingsORB_SLAM2::System::MONOCULAR,// 单目模式true);// 启用可视化查看器// Step No.4 ...
本篇文章,主要就单目ORB-SLAM2源码中使用字典的一些函数进行简单剖析。当然,笔者也刚入行VSLAM时间不长,如有不到之处,还请多批评指正。 备注:对于下述的代码注释,主要借鉴了泡泡机器人给出的中文注释 粗略统计了下,单目ORB-SLAM2中主要有四个地方涉及到了字典,以下介绍其函数细节。 原文:总结|ORB_SLAM2源码中字...
纯视觉里程计,没有产生关键帧,所以没有局部建图,所以没有新的地图点产生。只有匹配地图点使得某帧对应的地图点不为NULL。 关键帧确定的原则是什么: 当前帧对应的地图点被观测的数量小于最新关键帧对应的地图点被观测的数量的90%并且当前帧对应的地图点被观测的数量小于15...
ORB_SLAM2 源码阅读 ORB_SLAM2::ORBextractor 整体架构 构造函数进行初始化,传入设定几个重要的成员变量。nfeatures(特征点的个数)、nlevels(构造金字塔的层数)、scaleFactor(金字塔中相邻层图像的比例系数)、iniThFAST(检测 FAST 角点的阈值)、minThFAST(在 iniThFAST 没有检测到角点的前提下,降低的阈值)。
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
对于函数ORBmatcher::SearchByBoW,ORB-SLAM2源码部分如下: /*** @brief 通过词包,对关键帧的特征点进行跟踪** 通过bow对pKF和F中的特征点进行快速匹配(不属于同一node的特征点直接跳过匹配) \n** 对属于同一node的特征点通过描述子距离进行匹配 \n** 根据匹配,用pKF中特征点对应的MapPoint更新F中特征点对应...
ORB_SLAM2::Initializer 用于单目情况下的初始化。 Initializer 的构造函数中传入第一张影像,这张影像被称作 reference frame(rFrame)。在获得第二张影像时传入第二张影像,这张影像被称作 current frame(cFrame)。这一部分传入的代码可以在ORB_SLAM2::Tracking::MonocularInitialization()中查看,要求 rFrame 与 cFr...
ORB SLAM的代码结构非常清晰,直接看下面这张图就可以 这张图里可以看出orb一共有三个线程,分别负责跟踪(TRACKING)、局部建图(LOCAL MAPPING)和闭环(LOOP CLOSING)功能,同时又增加了重定位(PLACE RECOGNITION)功能。 2 系统流程 系统流程的入口在http://system.cc文件...