ORB-SLAM2假设我们针对双目相机预先进行了极线矫正,但是很多时候由于无法保证左右目相机光轴的绝对平行,极线纠正的效果也往往不好;而有些时候,我们需要使用两个参数不同的相机进行观测,而ORB-SLAM2无法兼容这类双目相机,如类似RGB-D相机中焦距、分辨率相差巨大的彩色相机+近红外相机,如果将彩色图像和近红外图像组成双...
orbslam3在整个非线性优化部分都是基于最大后验估计(MAP),为此包含了大量的非线性优化函数。该系统在不同的线程,且多处使用基于非线性优化的状态估计,主要工具为g2o。既然是状态估计,首先应该关注状态量是什么,在写代码时也一样,要明白待优化变量是哪个?其次应该关注残差函数是什么、不同的传感器使用不同的残差函数...
1.2IMU的速度。 class VertexVelocity : public g2o::BaseVertex<3,Eigen::Vector3d> 该顶点公有继承g2o的基本顶点,以Vector3d类为模板参数。同样包括初始化函数和更新函数。 1.3陀螺仪的零偏 class VertexGyroBias : public g2o::BaseVertex<3,Eigen::Vector3d> 1.4加速度的零偏 class VertexAccBias : public g...
纯视觉SLAM最佳开源方案是 ORB-SLAM2 ,因为它有如下优点:功能全面、研究的人比较多、可扩展性强、方便二次开发、代码规范、难度适中等。此外,还有一个优点就是ORB-SLAM系列仍然在不断更新,比如2020年推出的ORB-SLAM3,就新增了视觉+IMU紧耦合、多地图系统、抽象相机模型、地图保存加载等等新功能,其定位精度和鲁棒性...
orb_slam代码解析(3)LocalMapping线程 距离写上一片文章已经也过去一段时间了,对之前看过的程序竟是如此陌生,还好在此做注,现在开始看新的线程:LocalMapping 系统有一个map,这个线程就是用来管理这个地图的,这个地图在跟踪线程中被初始化,在ORBSlam2的Tracking线程中,进行相机状态初始化的时候,当使用对极约束时,...
我们提供了一个简单而通用的点云特征学习框架。 CNN成功的关键是卷积运算符,其能够利用在网格(例如图像)中密集表示的数据中的空间局部相关性。然而,点云是不规则和无序的,因此对于与点相关联的特征而言,核心的直接卷积将导致抛弃形状信息,同时变化为顺序
视觉SLAM开源算法ORB-SLAM3 原理与代码解析 ORB-SLAM系列作为特征点法VSLAM的代表作,被誉为工程性最强、最贴近落地的开源SLAM之一。 2020年夏,ORB-SLAM3被提出,在原有基础上增加了视惯融合SLAM支持、改进的场景识别技术、多地 图Atlas机制以及相机模型抽象化等新特性,通过多达四种层次的数据关联重用历史信息,有效提升...
ORB-SLAM3代码详解---基本框架解析及ORB特征提取 一、典型的视觉SLAM系统 一个典型的视觉SLAM系统主要包含数据处理、初始化、视觉里程计、地图维护、闭环检测等部分。 1.1 关键技术解析 1.1.1 初始化关键技术解析 初始化:主要就是以第一帧图像为参考帧,对后续的视觉帧进行特征匹配、位姿求解(对极约束)、三角化完成...
对极约束是指在平面2上的p点在平面1上的对应点一定在基线I'上这句话说明了对极约束是一个点到直线的射影映射关系。如图所示 三、代码流程图 三、ORBSLAM3源码解读 3.1 ORB特征提取 ORB_SLAM3 算法框架解析_墙头玩飞车的博客-CSDN博客_orbslam3框架
在学习ORB-SLAM3过程中,需要掌握算法部署、主要线程之间的逻辑关系,吃透ORB-SLAM3算法原理和底层代码。主要难点包括:深入理解关键帧、共视图、因子图等重要概念;掌握IMU预积分的推导过程,以及局部建图线程、闭环与地图合并线程之间的算法逻辑等!为此我们推出了ORB-SLAM3理论精讲与代码解析课程,希望能够帮助大家尽快入门...