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。
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。
2 两个主要函数 单目地图初始化函数是Tracking::MonocularInitialization,其主要是调用以下两个函数完成了初始化过程,ORBmatcher::SearchForInitialization和KannalaBrandt8::ReconstructWithTwoViews,前者用于参考帧和当前帧的特征点匹配,后者利用构建的虚拟相机模型,针对不同相机计算基础矩阵和单应性矩阵,选取最佳的模型来恢复...
本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用针孔和鱼眼镜头模型通过单目、立体和RGB-D相机执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统。 第一个主要创新是基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统,它完全依赖于最大后验(MAP)估计,即使在IMU初始化阶段也是如此。结果是一个系统在大大小小的室内和室外环境中实时稳健运行,并且比...
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...
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...
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...
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...
在单目-惯性配置中，ORB-SLAM3比MSCKF、OKVIS和ROVIO的精度高5-10倍，比VI-DSO和VINS-Mono的精度高...