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,考虑传感器的不确定性,本文将 IMU 初始化表示最大后验(MAP)估计问题,分为3个步骤:Vision-only MAP Estimation、Inertial-only MAP Estimation 和 Visual-Inertial MAP Estimation. B. Vision-only MAP Estimation 执行纯单目 ORB-SLAM 初始化,运行时间 2s ,以 4Hz 的频率插入关键帧。得到包含 k=10 个相机...
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
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。
ORB-SLAM3中IMU初始化 ORB-SLAM3中IMU初始化由LocalMapping线程中的InitializeIMU函数完成。 主要是完成重力方向RwgRwg和尺度scale的估算,总共进行三次。 InitializeIMU函数包含两部分:InertialOptimization 和 FullInertialBA InertialOptimization函数 纯IMU的优化,固定关键帧位姿,优化重力方向、尺度、关键帧速度和偏置...
(1)纯视觉SLAM:从立体视觉SLAM中获取初始关键帧姿态。 (2)基于特征值的陀螺仪偏置估计器:通过使用视觉和陀螺仪测量制定特征值最小化问题,推导出初始陀螺仪偏置。 (3)陀螺仪偏置优化、加速度偏置、速度和重力估计器:通过解决仅惯性的MAP估计问题,优化陀螺仪偏置并估计关键帧的速度、重力方向和加速度偏置。
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
请阅读本文之前最好把ORB-SLAM3的单目初始化过程再过一遍(ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)、超详细解读ORB-SLAM3单目初始化(下篇)),以提高学习效率。单目初始化过程中最重要的是两个函数实现,分别是构建帧(Frame)和初始化(Track)。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CreateInitialMapMono...
ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上) ,ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议直接看...
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽...