在ORB-SLAM2中,重定位是指当相机在地图上某个位置丢失时,系统能够通过当前帧与地图中的特征进行匹配,从而重新确定相机的位置。ORB-SLAM2中的重定位方法主要包括以下几个步骤: 1. 特征提取与描述子匹配,当相机在地图上某个位置丢失时,系统会对当前帧进行特征提取,并计算其描述子。然后,系统会使用描述子匹配算法(...
定义matcher2 最小距离 < 0.9次小距离, 并检查旋转 ORBmatcher matcher2(0.9,true); Step 4: 通过一系列操作, 直到找到能够匹配上的关键帧. while(nCandidates>0 && !bMatch) { 遍历当前所有的候选关键帧 for(int i=0; i<nKFs; i++) { ...
使用当前帧的BoW特征映射,在关键帧数据库中寻找相似的候选关键帧,因为这里没有好的初始位姿信息,需要使用传统的3D-2D匹配点的EPnP算法来求解一个初始位姿,之后再使用最小化重投影误差来优化更新位姿。 具体流程: 1、计算当前帧的BoW向量和Feature向量 2、在关键帧数据库中找到与当前帧相似的候选关键帧组 3、创建 ...
人工智能, SLAM--intel realsense2在ORB SLAM2 和 ORB SLAM3下建图和重定位(ubuntu 20.04 opencv 4.2.0 以上), , 用intel 的realsense相机实现orb-slam2 和 orb_slam3(ubuntu 20.04系统): 链接地址: