视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建)是许多自主系统的关键技术。然而,在ORB-SLAM3等多地图SLAM系统中,跟踪丢失会导致产生不连续的子地图。因此,这些系统采用了子地图合并策略。但正如我们所展示的,这些策略并不总是成功的。在本文中,我们研究了使用现代视觉位置识别(Visual Place Recogniti...
Atlas的方法使得在跟踪丢失时能够重新创建一个地图,并在回到原有位置时利用原地图的信息,使得SLAM更加鲁棒。Atlas的方法也用在了ORB-SLAM3中 四、ORB-SLAM3 ORB-SLAM3中的地图,大致上采用了ORB-SLAM1/2和ORB-Atlas的方法完成了重定位、回环和地图融合。 1. 重定位 ORB-SLAM3在重定位的策略上做了一些改进。为...
接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
因此,如何实现高效、稳定的长期视觉定位系统便成了本项目尝试解决的问题。 本项目以ORB-SLAM3的双目模式为基础,首先构建ORB特征地图并获得运动轨迹。然后基于目前主流的深度学习特征如SuperPoint、D2-Net等离线构建深度学习特征视觉地图。最后,实现在OBR-SLAM3系统中的定位模式修改,在关键帧中添加深度学习特征约束,实现长...
论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system 摘要 利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题，Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候，系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。针对原来的方法中只舍弃特征...
ORB-SLAM3 是第一个同时具备纯视觉(visual)数据处理、视觉+惯性(visual-inertial)数据处理、和构建多地图(multi-map)功能,支持单目、双目以及 RGB-D 相机,同时支持针孔相机、鱼眼相机模型的 SLAM 系统。最大后验概率估计(Maximum-a-Posteriori,MAP)是基于紧耦合方法的 visual-inertial feature based SLAM 中贯彻的...
多地图SLAM系统(新的位置识别方法) 在IMU初始化阶段引入MAP思想,提高了初始化速度,并且极大提高了鲁棒性,精确度提升明显. 多子地图系统大大提高了系统召回率,ORBSLAM3在视觉信息缺乏甚至丢失时具有更高的鲁棒性.当跟丢目标时将会重建一个子地图,并在回环loop closing过程中与之前的非活动地图合并.故ORB-SLAM3是第...
ORB-SLAM3在AirSim仿真环境中实时构建点云地图,利用了RGB图像和Depth图像,没有融合IMU数据,精度还比较低,稠密点云暂时没有回环检测功能.基础原理是在ORB-SLAM3关键帧提取处,根据当前从ORB-SLAM3计算得到的位置信息,插入当前帧的深度图的点云数据, 视频播放量 7910、弹
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7月推出的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综合效果碾压了同类算法,一经推出就成为VIO中的天花板。 我们的ORB-SLAM3课程去年秋天上线了第1期,受到不少粉丝的支持,在此表示感谢...
多地图SLAM系统(新的位置识别方法) 在IMU初始化阶段引入MAP思想,提高了初始化速度,并且极大提高了鲁棒性,精确度提升明显. 多子地图系统大大提高了系统召回率,ORBSLAM3在视觉信息缺乏甚至丢失时具有更高的鲁棒性.当跟丢目标时将会重建一个子地图,并在回环loop closing过程中与之前的非活动地图合并.故ORB-SLAM3是第...