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...
5. 完整地图的位姿图优化:对整个合并后的地图进行位姿图优化。 小结 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...
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...
深度学习特征加持ORB-SLAM3!构建特征地图,实现长期视觉定位!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,实现长期视觉定位。
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 7865、弹
(3)在多视图三维重建的情况下引入了一种优化过程来全局对齐点地图,可以轻松提取出经典SfM和MVS流程的所有常规中间输出。从某种意义上说,这个方法统一了所有三维视觉任务,并且相比传统的重建流程大大简化,使DUSt3R看起来简单而易于使用。 (4)证明了在一系列三维视觉任务中的良好性能。特别是,全能模型在单目和多视图深...
讲师: 小六:中科院博士、多年视觉SLAM从业经验、计算机视觉life公众号创始人。课程讲解细致,善于将复杂的原理用图表具象化,帮助学员快速理解复杂的源码并理解背后的物理意义,教学耐心仔细,广受学员好评。 老白:擅长视觉SLAM,VIO,以及多传感器融合,熟悉框架ORB-SLA