SVO算法:结合了特征点法和直接法的视觉里程计 SVO算法首先使用了图像中的特征点 但是没有计算描述子(描述子的计算时间漫长 但可以描述特征点所在位置)通过初始化相机位姿来大约估计两帧图像之间匹配同一地图点的两个像素点 计算两个像素点的灰度值并构建灰度误差函数 通过最小化灰度误差函数来优化两帧间的相机位姿(...
步骤1:粗求位姿mTcw---double compute_pose() 在3D-2D匹配点中随机选取4个匹配点对(4个点是因为EPnP算法需要至少4个点),根据这4个匹配点对使用EPnP算法求得一个粗略的位姿mTcw。 步骤2:求局内点(mvbInliers)---void CheckInliers() 根据粗略mTcw,将所有3D-2D点中的3D点重投影为2D点,并计算重投影误差(...
ORB_SLAM2是一种基于特征的定位算法,其核心是通过检测和匹配图像中的ORB特征点来实现定位。ORB特征点是一种具有旋转不变性和尺度不变性的局部特征,通过ORB特征点的匹配可以估计相机的运动和场景的三维结构。 然而,仅仅使用视觉信息定位存在一些限制,如图像的噪声、亮度变化和快速运动等。为了解决这些问题,ORB_SLAM2引入...
ORB特征由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige和Gary R. Bradski在他们2011年的论文《ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF》提出,如论文题目所述,ORB特征在计算速度、匹配性能,以及在专利要求上都可以替代SIFT和SURF。 ORB取名已经反映出其是一个结合了改良后的FAST角点提取和BRIEF描述子的算法,...
语义分割的整合:edge-SLAM将语义分割算法整合到系统中,以提高定位的准确性。这与Edge-SLAM不同,后者专注于移动设备上的资源限制。 对资源限制的关注:edge-SLAM的研究重点不在于移动设备上的资源限制,而Edge-SLAM则专注于减少移动设备上的CPU、内存、网络和电力资源使用。
这一部分主要参考论文(2)中的内容,ORB_SLAM2融合惯性数据的算法中预积分处理是参照论文(2)中实现的。前面关于VINS的详解说过预积分计算过程,那篇使用的是四元数旋转求解,和这里的过程是一样的,主要计算三个量,分别是IMU预积分值,预积分测量值的协方差矩阵以及残差的雅各比矩阵,各自用途就不多说,有不懂的可以参...
FAST算法是一种高效的角点检测算法,通过计算像素点邻域的灰度差来判断该点是否为角点。通过FAST算法检测到的角点通常具有旋转不变性,但缺乏尺度不变性和旋转方向信息。 为了解决尺度不变性和旋转方向信息的问题,ORB算法引入了Harris角点响应函数进行角点提取和计算ORB算法特征描述子。其中,ORB算法通过计算图像的Harris角点...
ORBSLAM2详 细算法流程完整版 目录 算法目的 位姿估计 + 建图 在建图的同时不断优化自身位姿 提高建图的准确度 为广大视觉SLAM算法打下了基础 算法应用场景 室内室外均可 有明显的并且数量合理的回环检测 单目、双目、RGBD 算法本身可能无法直接使用 但是为后续算法提供了模版框架 算法优点 室内室外均可 有明显的...
ORB-SLAM2能够处理来自双目和RGB-D的图像,与上述方法不同的是,我们的后端是用的BA算法,来建立一个全局的稀疏的地图重建,因此我们的方法更加轻量级并且能够在标准的CPU上面运行。我们的目标是长时间并且全局精准定位,而不是建立一个有很多细节的稠密地图。然而,高精度的关键帧的位姿,能够融合深度图像以及在计算中得到...
非直接法的视觉SLAM方法由于其对不同环境的鲁棒性而越来越受欢迎。ORB-SLAM2是该领域的一个基准方法,但是,ORB-SLAM2中描述符的计算非常耗时,同时除非被选择为关键帧,否则描述符不能被重用。为了克服这些问题,我们提出了FastORB-SLAM,它是轻量级和高效的,因为它是通过跟踪相邻帧的关键点,而不需要计算描述符。为此...