S_{i}\doteq \left \{ T_{i} ,v_{i},b_{i}^{g},b_{i}^{a} \right \} 对于视觉-惯性SLAM,在连续两帧i和i+1之间进行IMU预积分。获得的预积分旋转、速度以及位置测量分别用 \Delta R_{i,i+1}, \Delta v_{i,i+1}, \Delta P_{i,i+1} 表示,整个测量向量的协方差矩阵表示为 \Sig...
1.2 导入ORB-SLAM3源码 cpp下新建文件夹"orb-slam3"用于存放ORB-SLAM3相关源码。 将clone 下来的ORB-SLAM3源码中include、src、Thirdparty三个文件夹拷贝到新建的orb-slam3文件夹下。 orb-slam3文件夹下新建CMakeLists.txt。 1.3 编写 CMakeLists # orb-slam3 下的 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(V...
在之前,作者曾经转过一篇《一文详解ORB-SLAM3》的文章。那篇文章中提到了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。与ORB-SLAM2相比,ORB-SLAM3在处理大视差和长时间未观测到的场景时效果更好。它还提供了更准确的帧间运动估计和更快的...
回环和地图合并线程:以关键帧速率检测活动地图和整个Atlas之间的公共区域。如果公共区域属于活跃地图,那么就执行回环纠正;如果公共区域属于不同的地图,两个地图被无缝合并到一个地图,这个地图就变成了活跃地图。在回环纠正之后,一个完全的BA在独立的线程中启动来进一步优化地图在不影响实时性能情况下。 四、相机模型 ORB...
本文将对OrbSLAM3的代码执行流程进行深入解析。 一、初始化阶段 1. System Initialization:在主函数中,首先调用`System::init()`进行初始化。这个过程包括读取配置文件,设置参数,创建线程,初始化相机模型等。 2. Map Initialization:当接收到第一帧图像时,系统开始初始化地图。通过`Tracker::InitialTracking()`函数...
TrackMonocular是ORBSLAM单目视觉SLAM的追踪器接口,因此从这里入手。其中GrabImageMonocular下⾯有2个主要的函数:Frame::Frame()和Tracking::Track()。我会按照下⾯的框架流程来分解单⽬初始化过程,以便对整个流程有⽐较清晰的认识。 1.Frame::Frame() ...
### ORB-SLAM3流程。 ###初始化。 捕捉第一帧画面。 提取ORB特征并计算描述符。 使用2D-3D匹配三角测量特征并估计相机位姿。 用估计的相机位姿和三角测量的点初始化地图。 ###跟踪。 捕捉下一帧画面。 跟踪前一帧的特征。 用跟踪的特征估计相机位姿。 通过增加新特征并对其三角测量来更新地图。 ###回环闭合...
Orb slam3的主要工作流程可以大致分为初始化、跟踪和建图三个过程。首先,需要准备一个支持C++11标准的编译器和一个能够运行OpenGL的图形处理单元(GPU)。其次,需要选择合适的摄像头设备,并确保驱动程序已经正确安装并能够输出RGB图像。接下来,需要对摄像头进行标定,以获取内参和畸变参数。这些参数将用于相机模型,以便系...
orbslam3,跟建图相关部分,仅供参考 slam ORB-SLAM mapping 作者其他创作 大纲/内容 step1:遍历当前帧的地图点,标记这些地图点不参与之后的投影匹配step2:遍历所有局部地图点中除当前帧地图点外的点,判断是否在当前帧视野范围内• 如果在视野内,则该mappoint被观测的统计值加1,参与之后的投影匹配step3:当前帧...
RECENTLY_LOST(刚跟踪丢失) 当系统中有IMU,视觉初始化成功mState==OK且跟踪失败bOK==false LOST(跟踪失败) 跟踪线程track() 判断mState==NO_IMAGES_YET 是 执行mState=NO_INITIALIZED 判断mState==NO_INITIALIZED 是 此时情况为:1.还未获得初始帧