跟踪模块在orbslam3中作为计算频率最高的算法模块,在实现中也作为程序的主线程来运行,其他的模块如局部建图(LocalMapping),回环检测(LoopClosing)以及可视化模块(Viewer)均以其他背景线程来并发运行。跟踪模块的主要作用为相机的运动模型(位姿)的实时跟踪和优化。 跟踪模块作为整个系统的入口,其接收从感知传感器捕获的环...
跟踪模块在orbslam3中作为计算频率最高的算法模块,在实现中也作为程序的主线程来运行,其他的模块如局部建图(LocalMapping),回环检测(LoopClosing)以及可视化模块(Viewer)均以其他背景线程来并发运行。跟踪模块的主要作用为相机的运动模型(位姿)的实时跟踪和优化。 跟踪模块作为整个系统的入口,其接收从感知传感器捕获的环...
跟踪模块在orbslam3中作为计算频率最高的算法模块,在实现中也作为程序的主线程来运行,其他的模块如局部建图(LocalMapping),回环检测(LoopClosing)以及可视化模块(Viewer)均以其他背景线程来并发运行。跟踪模块的主要作用为相机的运动模型(位姿)的实时跟踪和优化。 跟踪模块作为整个系统的入口,其接收从感知传感器捕获的环...
ORB-SLAM3通过模块化设计,实现了高效的特征点提取、跟踪、局部地图管理和回环检测。本文详细解析了其核心源码,包括主程序入口、特征点提取与匹配、姿态估计与跟踪、局部地图管理、回环检测与闭环优化以及可视化工具,旨在帮助读者快速了解其内部实现机制。 未来研究可以基于ORB-SLAM3进行更深入的优化和扩展,如集成深度学习技...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。
二、ORB-SLAM3结构解析 输入【Frame and IMU】:frame可以是单目,双目和RGB-D,外加一个IMU,视觉出来的图像,主要是使用ORB算法进行特征提取,IMU的数据主要是用来做积分。 Tracking:和ORB-SLAM2的第一个区别。在跟踪模块Tracking ,之前是只根据图像视觉的算法做的,在ORB-SLAM3中,计入加入了IMU的作用。
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,求解了第一帧和第二帧之间的单应矩阵和基本矩阵,并通过三角测量得到两帧匹配点的三维位置之后,使用了全局BA算法进行了一次细致的位姿优化。再是在locaomapping线...
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...
今天开课!视觉惯性天花板ORB-SLAM3,原理解析、代码详解与改进建议 今天开课!视觉惯性天花板ORB-SLAM3,原理解析、代码详解与改进建议
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...