ORB - SLAM2和OpenGL使用不同的坐标系,因此需要进行坐标系转换。首先,将ORB - SLAM2估计的相机位姿转换为OpenGL的相机矩阵,该矩阵包含旋转和平移信息。然后,根据这个矩阵设置OpenGL的视图矩阵,确保虚拟对象在正确的位置和角度显示。通过这种转换,能实现ORB - SLAM2与OpenGL的无缝对接,为AR应用提供高质量的渲染效果。
通过TF(Transform)库,节点会发布相机坐标系相对于世界坐标系的变换关系,方便其他节点进行坐标转换。此外,还可利用动态参数配置工具rqt_reconfigure对ORB - SLAM2的参数进行实时调整。例如,调整特征提取的阈值、匹配的距离阈值等,以适应不同的应用场景。 2. 地图加载与重定位实现 结合修改后的源码分支,ORB - SLAM2的...
ORBSLAM2-中与特征提取及描述子计算相关的几个坐标系 下面涉及到的坐标系都是按照 像素平面坐标系的形式 设置的 特征点方向计算坐标系 预定义的描述子采样点 的坐标系 用于描述子计算的坐标系 在看ORBSLAM2的特征点和描述子计算时,对代码中有一部分计算涉及到的坐标究竟代表什么含义不是很清楚,后来弄明白了就在...
先假设已经将世界坐标系的原点和相机坐标系的原点平移到了同一点,接下来只考虑旋转变换。假设在世界坐标系中有一个点的坐标是(1,0,0),它在相机坐标系中的点的坐标是(a,b,c),则旋转矩阵的第一列就表示在世界坐标系中坐标为(1,0,0)的点投影到相机坐标系后的坐标,同理:旋转矩阵的第2列表示在世界坐标系...
对于RGB-D相机,正如Strasdat等人[8]所言,我们提取在图像通道上提取ORB特征点,。我们将深度值和已经处理的深度地图,和基线在结构光投影器和红外相机进行匹配,对每一帧的图像与右边图像的坐标系进行融合。这是kinect和华硕 Xtion 精度大约是8cm。 近双目特征点的定义是:匹配的深度值小于40倍双目或者RGB-D的基线,否则...
深度坐标系以左侧相机为中心(上图中 centerline of 1/4-20 是指三脚架螺丝空的中心) 内含一个 6 自由度的 IMU,对应刚体在三维空间中 6 种运动方式:前后、左右、上下的平移,以及绕刚体三个轴的旋转 —— 绕前后方向轴旋转 roll, 绕左右方向轴旋转 pitch, 绕上下方向轴旋转 yaw ...
本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图。 以上是在室内实验的demo,由于是纯双目,没有深度传感器,在白墙和地板上有些失真,下次等移动平台到了我会...
蓝鲸智能机器人ORB_SLAM2包配置手册说明书 目录 1.概述 (2)2.可执行节点nodes (2)2.1节点参数 (2)2.2bwMono节点 (6)2.2.1订阅的话题数据 (6)2.2.2发布的话题数据 (6)2.2.3 dynamic_reconfigure参数 (7)2.2.4 发布的tf变换关系 (7)2.3bwMulti节点 (8)2.3.1订阅的话题数据 (8)2.3.2...
软件篇-03-基于ORB_SLAM2手写SLAM稠密地图构建实现 本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图. 以上是在室内实验的demo,由于是纯双目,没有深度传感器...
纯运动BA,优化相机旋转矩阵和位置,最小化世界坐标系下匹配3D点云和特征点(单目的或双目的,其中)的重投影误差: 在这个式子当中,是强健的Huber的cost函数,是协方差矩阵,关联对于特征点的尺度。这个投影函数,单目的时候使用,修正双目的时候用,他们的定义如下: ...