1,RANSAC参数设置 // RANSAC需要设置6个初始参数// mRansacProb: 迭代过程中随机选取的点均为局内点的概率,因此也表示了算法结果准确性的概率。默认为p=0.99// mRansacEpsilon: 局内点所占整个数据集的比例,默认为ℇ=0.4// mRansacIts: RANSAC算法的迭代次数,k = log(1-p)/log(1-ℇ^3),k最大不能...
ORB-SLAM里面使用的就是这种解法。在ORB-SLAM中的RANSAC中使用了8对点进行计算,主要是为了与F矩阵的求解一致。 上述两种方法的结果没有太大差别,基本上是一致的。值得说明的是,ORB-SLAM在计算Homography的时候对2D特征点进行了归一化。 x_n = \frac{x-\mu}{\sigma} \\ 变成均值为0,方差为1的标准正态分布...
int nIterations; if(mRansacMinInliers==N) nIterations=1; // 这种情况的时候最后计算得到的迭代次数的确就是一次 else nIterations = ceil(log(1-mRansacProb)/log(1-pow(epsilon,3))); // 外层的max保证RANSAC能够最少迭代一次; // 内层的min的目的是,如果理论值比给定值要小,那么我们优先选择使用较...
在ORB_SLAM2中,RANSAC算法被用来鉴定并去除错误的特征匹配,从而提高相机位姿估计的准确性。 随后,ORB_SLAM2通过使用三角测量法来获取地图的3D点。三角测量法是一种基于两个相机之间的特征点对应关系来计算3D点坐标的方法。ORB_SLAM2在特征点匹配和相机位姿估计的基础上,通过最小化重投影误差来计算3D点的位置,并...
2 RANSAC+PNP算法的使用 对于1中得到的候选关键帧我们进一步将其与待重定位帧进行匹配,得到匹配点,匹配的方式见另一篇文章(ORBSLAM中的特征匹配)通过这些匹配点进一步计算相机位姿,这里的相机位姿计算与tracking线程OK状态下的位姿跟踪不同,tracking线程中的位姿跟踪是给定当前相机位姿的初始位姿(为上一帧相机位姿或者根...
RANSAC:将图像中的外点刨除 外点会极大影响计算结果 多次迭代拟合保留内点 BA优化:e = z - h(T, p) z为像素坐标 T为相机位姿(外参)对应的李群 p为三维点坐标 优化变量:R、t和p坐标 已知:z sim3:用三对关键帧对应的地图点进行位姿求解(包括旋转矩阵、平移矩阵、尺度变换) ...
ORB-SLAM2系列之详解PnPsolver类 算法原理解析中，针对PnP问题，使用RANSAC与EPnP两种算法共同求解位姿。在RANSAC框架下迭代使用EPnP算法，通过随机选取4个匹配点对，使用EPnP算法求得粗略位姿，再将所有3D-2D点重投影为2D点，计算重投影误差。误差阈值根据特征点金字塔层数不同而变化。依据局内点数量判断是否...
ORB-SLAM2系统通过对关键点的跟踪与匹配，利用RANSAC （Random Sample Consensus）算法进行相机位姿估计。RANSAC算法通过随机抽样和模型拟合的方式，找到最佳的摄像头位姿，以最小化特征点之间的重投影误差。4.稀疏地图构建 ORB-SLAM2系统使用基于关键帧的方式构建稀疏地图。它通过选择代表性的关键帧来表示场景，同时通过...
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...
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...