回环检测是SLAM中有效降低全局误差,构建全局一致地图的关键模块。跟踪丢失的时候,还可用于重定位。根据综述文献[1],检测回环的方法有image-to-image, map-to-map, image-to-map三种方法。相比之下,image-to-image方法,也称为appearance-based基于外观的方法,具有更好的大场景适应性。现阶段,在image-to-image的方...
将所有相似分数进行排序,取最小的匹配分数S_{min}作为参考值,用于查找回环候选帧。 2. 确定最小匹配分数后,排除当前帧共视图的所有关键帧,我们回环的意义是确定当前相机看到的场景,在很久之前是不是见过。而近期看到的,比如当前帧的共视图关键帧,我们通常是不考虑的,因为这对校正整个场景的误差,实际上作用不大。
https://github.com/xiaobainixi/ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP.git 第一张图片是TUM数据集未回环的地图 第二张图片是经过回环的地图 第三张是博主自己用Kinect V2跑出的地图 望能帮到各位
2. ORB-SLAM中的回环 ORB-SLAM维护了一个数据库,这个数据库里面保存了每个单词能看到的关键帧。(inverse index)。每个关键帧都要从这个数据库中检测回环,检测完回环之后,每个关键帧都会加入到这个数据库中。当一个关键帧被删除之后,这个数据库也会被同时更新。这样做的好处就是加快回环搜索的速度,这个与DBoW的inv...
以下是对DBoW及其在ORB-SLAM中应用细节的总结。回环检测的评价指标 在测试回环检测算法时，我们通常会关注四种可能的结果。通过在大量数据集上测试，我们能得到两个统计量：准确率（Precision）和召回率（Recall）。准确率描述的是被检测为回环的结果中真正属于回环的比例，这对于SLAM系统至关重要，我们希望...
(1)取出关键帧之后提取待检测关键帧的候选回环关键帧 回环检测中的候选回环关键帧使用词袋模型进行查找。 首先我们在建立关键帧时,我们对于每一个关键帧都提取BOW向量和Feature向量,并将他们加入到KeyFrameDatabase中(回环检测时),关于KeyFrameDatabase的维护见文章(ORBSLAM的tracking)补充说明(4),我们在选取当前帧的...
LoopClosing::DetectLoop(),首先,之前刚进行完回环检测的10帧 KFs 内,不进行回环检测,且这10帧 KFs 不会添加进 KF Database。 BoW 检索 首先,计算sminsmin。 之后,KeyFrameDatabase::DetectLoopCandidates() 筛选,除了论文中提到的根据sminsmin筛选,还要求 Candidate KF 与 Current KF 的共同 word 数 > 0.8...
以上就是ORB-SLAM2的工作流程的详细步骤。通过图像输入和预处理、特征提取与描述子计算、初始化、跟踪、局部地图更新、闭环检测、地图优化、回环检测与闭合、重定位和三维重建及地图保存,ORB-SLAM2能够实现实时的单目SLAM,用于建立和跟踪三维地图,并定位相机的位置。©...
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。
决定总结最近一个月的工作,这个月在orbslam2的基础上,使用kineticV2完成了稠密点云地图的重建,实现了点云的回环,并使用octomap转换成实时的八叉树地图,导航部分已经有了思路,打算下个月所一个基于octomap的航迹生成能用在视觉的导航上。 一、传感器和依赖包安装 PC性能:Dell xps13 内存16GB 硬盘SSD:500GB 显卡...