⼀⽂详解ORB-SLAM3 作者：Liam 来源：公众号@ 链接：摘要 ORB-SLAM3是⼀个⽀持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单⽬，双⽬和RGB-D相机上利⽤针孔或者鱼眼模型运⾏。他是第⼀个基于特征的紧耦合的VIO系统，仅依赖于最⼤后验估计(包括IMU在初始化时)。这样⼀个系统的效果就是：...
闭环检测部分与ORB-Atlas的基本相同。 参考文献 [1]. ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System [2]. ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras [3]. ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM...
本文的第二个创新点是根据改进recall的新的重定位模块来构建的混合地图,因为这个模块他可以让ORB-SLAM3在特征不是很好的场景中长期运行:当里程计失败的时候,系统会重新构建地图并将这个地图和原来构建的地图对齐。和那些仅利用最新的几帧数据的里程计相比,ORB-SLAM3是第一个能够在所有算法阶段重用所有先前信息的系统。
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。为了保证重定位不出错,重定位常常设置了严苛的条件,保证高精准率而识别率较低。旧的方法(ORB-SLAM1/2)中当3个关键帧完全匹配上后才判定为重定位成功。然而作...
想要理解ORB-SLAM3的地图管理,仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的,因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2],以及ORB-Atlas[4]这几篇论文中。从头到尾搞清楚这些论文中采用的地图管理方法,就能理解ORB-SLAM3中的内容。本文介绍这几篇论文中涉及地图的部分,并不介绍特征跟踪、关键帧创建等内容。作者能力有限...
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。
本文首先对ORB特征提取做一个详细的介绍,说清楚FAST关键点和BRIEF特征以及rBRIEF特征;然后说明白ORB-SLAM中为了将特征点尽可能均匀地分布到图像中进行的两种实现。 ORB特征描述 论文:ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF 图像的特征描述一般有两个步骤: ...
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
·开始计算预积分 IntegrateNewMeasurement( )（这个函数在我的另一篇文章中有说明：ORB-SLAM3源码阅读笔记（4）-ImuTypes），这里需要计算上一帧到当前帧的预积分pImuPreintegratedFromLastFrame，和上一关键帧到当前帧的预积分mpImuPreintegratedFromLastKF(在初始化帧和插入关键帧时会新建一个，地图更新时，Predict...
ORB-SLAM解决重定位是用的Epnp;但是他是基于一个标定好的针孔相机模型的,为了继续我们的工作,我们采用独立于相机的ML-pnp算法可以完全从相机模型中解耦,因为他利用投影光线作为输入。相机模型只需要提供一个从像素传递到投影光线的反投影函数,以便能够使用重定位。