[ORB-SLAM2]单目初始化 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(HomographyorFundamental),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...
在本文中,我们在单目ORB-SLAM[1]的基础上提出了ORB-SLAM2,其贡献如下: • 第一个用于单目、立体和RGB-D相机的开源SLAM系统,包括闭环、重新定位和地图重用。 • 我们的RGB-D结果表明,通过使用捆绑调整(BA),我们获得了比基于ICP或光度和深度误差最小化的最先进方法更高的精度。 • 通过使用远近立体点和单...
单目slam初始化需要两帧进行,第一帧作为参考初始化帧,第二帧作为当前帧。在第一帧来临时建立初始化器,并将该帧的特征点存储起来,初始化器Initializer的构造函数中有三个参数,分别是初始化参考帧的引用,标准差sigma和RANSAC迭代次数iterations(选择8点时使用),initializer.cc只存在一个外部调用函数initialize(),此函数...
1. 是首个基于单目,双目和RGB-D相机的开源SLAM方案,这个方案包括,回环检测,地图重用和重定位。 2. 我们的RGB-D结果说明,光束平差法(BA)比ICP或者光度和深度误差最小方法的更加精确。 3. 通过匹配远处和近处的双目匹配的点和单目观测,我们的双目的结果比直接使用双目系统更加精确。 4. 针对无法建图的情况,提出...
ORBSLAM2单目初始化过程 转自博客:https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/78560966 ORB单目模式的初始化过程可以分为以下四个阶段: 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
ORB-SLAM2作为一个基于特征的方法预处理输入来提取特征在显著的关键点位置出,如图2-b;然后输入图像被丢弃,所有系统操作都基于这些特征,以便系统是独立于双目或者RGB-D等传感器。我们的系统能够处理单目,双目关键点,这些关键点进一步分类为近点和远点。 双目关键点由如下三个坐标系定义,Xs=(uL,vL,uR),在左侧图片中...
1.我们提出了Orbeez-SLAM,这是第一个实时单目视觉SLAM,它无需预训练,提供密集的地图,专为空间人工智能应用而定制。 2.通过结合视觉里程计和快速NERF框架,我们的方法实现了实时推理,并生成了密集的地图。 3. 我们广泛验证Orbeez-SLAM在挑战性基准方面具有最先进水平(SOTA)的基线,显示出卓越的定量和定性结果。
1. 这是首个基于单目,双目和RGB-D相机的开源SLAM方案,这个方案包括,回环检测,地图重用和重定位。 2. 我们的RGB-D结果说明,光速法平差优化(BA)比ICP或者光度和深度误差最小方法的更加精确。 3. 通过匹配远处和近处的双目匹配的点和单目观测,我们的双目的结果比直接使用双目系统更加精确。
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。 一 系统初始化时,加载字典bin或者txt文件 在mono_tum.cc的main函数中,对SLAM系统初始时(主要创建了SLAM系统,初始化了各个线程,为能够处理每帧图片做准备)。 ORB_SLAM2::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::MONO...
ORB-SLAM2是一种基于稀疏特征点的单目视觉SLAM(同步定位与地图构建)系统,主要用于3D环境地图构建和相机位姿估计。它使用了ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征描述子来检测和跟踪场景中的特征点,并使用RANSAC算法来计算两个相机之间的相对位姿。 ORB-SLAM2的核心问题是将二维图像点匹配到三维点。首先,它使用FAS...