实例化 ORB 词典对象,并加载 ORB 词典; 根据ORB 词典实例对象,创建关键帧DataBase; 创建Altas,也就是多地图系统; IMU 传感器初始化设置,如果需要的话. 利用Atlas 创建 Drawer. 包括 FrameDrawer 和 MapDrawer; 初始化 Tracking 线程; 初始化局部地图 LocalMapping 线程,并加载; 初始化闭环 LoopClosing 线程,并加...
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...
ORB-SLAM3是一个先进的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统,实现了基于视觉惯导紧耦合,同时能够对多地图进行复用;另外支持单目/双目/RGB-D作为输入,支持针孔以及鱼眼相机模型。是目前种类最齐全、工程化最好、精度和鲁棒性整体最佳的一个工程框架。 二、视觉SLAM的基本架构 ORB-SLAM3的...
实例化 ORB 词典对象,并加载 ORB 词典; 根据ORB 词典实例对象,创建关键帧DataBase; 创建Altas,也就是多地图系统; IMU 传感器初始化设置,如果需要的话. 利用Atlas 创建 Drawer. 包括 FrameDrawer 和 MapDrawer; 初始化 Tracking 线程; 初始化局部地图 LocalMapping 线程,并加载; 初始化闭环 LoopClosing 线程,并加...
ORB-SLAM3是一种用于计算机视觉中的视觉SLAM系统,可以用于室内和室外环境的实时单目、双目和RGB-D相机姿态估计和地图构建。以下是ORB-SLAM3运行的基本方法: 1.下载ORB-SLAM3代码并安装所需的依赖项。 2.准备用于测试的数据集或实时视频流,并选择适当的配置文件。 3.在终端中启动ORB-SLAM3并加载数据集或视频流。
这通常包括加载相机参数文件和初始化系统内部的数据结构。之后,系统将自动开始跟踪摄像头拍摄的图像序列,并随着时间的推移计算相机的运动轨迹。在这个过程中,系统还将不断地更新地图并优化相机姿态,以提高定位的准确性和鲁棒性。 Finally, once the orbslam3 system has successfully tracked and mapped the environment...
(https://github.com/tiantiandabaojian/ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP),在高翔基础上添加了稠密闭环地图 [ORB-YGZ-SLAM] (https://github.com/gaoxiang12/ORB-YGZ-SLAM), 使用SVO中直接法来跟踪代替耗时的特征点提取匹配,在保持同样精度的情况下,是原始ORB-SLAM2速度的3倍 ...
主要参考:https://blog.csdn.net/qq_41861406/article/details/124657714 System.cc这个文件主要是SLAM系统的初始化、跟踪线程的入口、地图的保存和加载以及轨迹的保存。 System构造函数 在主函数的调用: ORB_SLAM3::Sy
加入距离最优路径规划器利用该模型来约束路径,使得每个姿势中相关联的地图点的数量高于阈值。 20.增加了RGBD-IMU的运行模式和ROS接口,增加了单目IMU和双目IMU的ROS接口,替换了词典为二进制格式,加载速度更快。 依据ORB_SLAM3重写了RGBD-IMU的ROS接口,避免出现队列拥塞,提供了Kinect for Azure的参数文件 ...
(https://github.com/AlejandroSilvestri/osmap),添加保存和导入地图功能 [ORB_SLAM2 with map load/save function] (https://github.com/Jiankai-Sun/ORB_SLAM2_Enhanced),添加保存和导入地图功能 [Viewer for maps from ORB-SLAM2 Osmap] (https://github.com/AlejandroSilvestri/Osmap-viewer), ...