ORB-SLAM提出一种自动初始化流程,能够根据场景自动的选择模型(Homography or Fundamental),当初始化质量不好的时候则延迟初始化。 本文对初始化过程中的诸多细节进行了总结。 本文属于个人记录,比较乱。 1. 初始化流程 Step 0. 选定一个参考帧,提取ORB特征 选择标准:提取到的ORB特征数量足够多>100个 Step 1. 匹...
(1)关键帧的生成:单目初始化时,将初始帧和当前帧分别构建关键帧 |—— CreateInitialMapMonocular(); // 初始化地图点 |—— KeyFrame* pKFini = new KeyFrame(mInitialFrame,mpMap,mpKeyFrameDB); // 第一帧 KeyFrame* pKFcur = new KeyFrame(mCurrentFrame,mpMap,mpKeyFrameDB);// 第二帧 ...
1 通过匹配选取两个可以作为起始两帧的初始帧 2 根据匹配计算两帧之间的位姿 3 三角化测量初始的特征点云深度,进而获得点云地图。 4 BA优化初始点云 在初始化后,单目模式和双目及RGBD模式一样,都是通过PNP来计算位姿。 下面,说一下初始化算法的步骤: 第一阶段:选取两个可以作为起始两帧的初始帧 这一阶段做...
最后,进行一次全局 BA,优化以下,得到最终的初始化结果。 从以上步骤可以看出,ORB-SLAM 在单目初始化花了很多心思。有一个很明显的特点:只要出现一点不妥,ORB-SLAM 就会选择重新初始化。论文中说,这种高标准严要求的初始化准则,是 ORB-SLAM 系统鲁棒性非常好的重要原因之一。因为如果初始化就不合适或出错,后面的跟...
ORB-SLAM2使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法来估计图像间的基本矩阵,并从中恢复出初始的相机位姿。在初始化阶段,系统还会创建一个关键帧,作为初始地图中的第一个关键帧。 4.跟踪:跟踪阶段是ORB-SLAM2系统的核心部分。在此阶段,系统使用当前帧与先前关键帧之间的特征匹配,通过求解一个最小化重投影误差的优化...
地图初始化 01 图像帧筛选 ORBSLAM2使用连续两帧图像进行系统初始化,得到F或H矩阵,从而恢复相机姿态R和t,进而计算得到初始地图点;因此,对初始化所用连续两帧图像具有较高要求; mpInitializer:初始化器,根据满足要求的连续两帧图像计算F或H矩阵,重建相机姿态,计算地图点深度; ...
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 一直初始化无法建图 使用orb_slam2跑自己数据时,一直初始化无法建图。需要改两个bug 第一个bug 将src文件夹下的Initializer.cc 892行 if(cosParallax<0.99998){ vbGood[vMatches12[i].first]=true; } 1. 2. 3. 改为 if(cosParallax<0.99998){...
用于在跟踪失败(例如遮挡)的情况下重定位,或者在已建图区域内重新初始化,以及用于回环检测。