9.orbslam3中有哪些图优化 四、算法函数及详细流程 1.算法中的重点函数 2.细节流程(相对于第二节的概述流程,这里为更加细节详细的流程) 参考链接 一、orb-slam3结构 Atlas 表示一组未连接的地图的多地图。包含active map,non-active maps 和 DBoW2数据库。在 active map 中,Tracking 线程定位传入的帧,并由...
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...
该算法流程图如下所示 该算法的特点如下所示: 1、 第一个可以运行视觉、视觉惯性和多地图,支持单目、双目和RGB-D相机,且支持针孔和鱼眼镜头模型的SLAM系统。 2、该算法可以在不同大小,室内和室外环境中鲁棒、实时的运行,精度上相比于以前的方法提升了2~5倍。 3、多地图系统可以让系统在视觉信息缺乏的场景下长...
NOT_INITIALIZED(系统[视觉]未初始化状态) 只由NO_IMAGES_YET转变而来 OK(系统初始化完成状态) 单目初始化完成 or跟踪成功bOK==true 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_INI...
TrackWithMotionModel流程图如下 Relocalization流程图如下 TrackLocalMap流程图如下 如果跟踪成功 或 最近刚刚跟丢,更新速度,清除无效地图点,按需创建关键帧 // 判断是否需要插入关键帧 bool bNeedKF = NeedNewKeyFrame(); // Check if we need to insert a new keyframe // if(bNeedKF && bOK) // Step ...
各部分的流程图整理好之后,稍后发出。 ORBSLAM3相对于ORBSLAM2做出的主要改动: 1. Atlas:用于保存很多琐碎的地图;主要的作用发挥在Tracking线程Lost时,之前Lost后需要回到原先的位置进行Relocalization(),但是现在,如果tracking线程丢失,ORBSLAM3会在之前的所有小地图中进行查询匹配,如果匹配成功,则tracking线程继续;如果...
Track( )函数的流程图如下：Track( )函数流程图 4、利用IMU计算位姿 PredictStateIMU()·有两种情况会用到此函数：（a）视觉跟丢时用imu预测位姿。（b）imu模式下，恒速模型跟踪时提供位姿初始值。·此函数不会直接设置当前帧的位姿，而是记录当前帧的imu到世界坐标系的平移、旋转和速度。在后面TrackLocalMap( )...
从整体流程图中可以看出,相比于左图ORB-SLAM2的整体流程图,ORB-SLAM3的主要创新点如下: 实现了基于最大后验估计的IMU快速初始化方法。 实现了基于多子图系统Atlas。 论文中还提到另一个创新点:实现了无需离线校正的双目相机模型,主要实现想法是将双目的两个摄像机看做两个单目相机,中间存在一个仿射变化,观测公共...
Track( )函数的流程图如下: Track( )函数流程图 4、利用IMU计算位姿 PredictStateIMU() ·有两种情况会用到此函数: (a)视觉跟丢时用imu预测位姿。 (b)imu模式下,恒速模型跟踪时提供位姿初始值。 ·此函数不会直接设置当前帧的位姿,而是记录当前帧的imu到世界坐标系的平移、旋转和速度。在后面TrackLocalMap...
一、Vocabulary Tree构建流程 对应用场景下的大量训练图像离线提取[局部描述符](每张图像可能会有多个描述符) 将这些描述符KNN聚成k类 对于上一步的每一子类,继续KNN聚成k类 按这个循环,直到聚类的层次达到阈值L 流程示意图如下: 构建树的流程图: 训练数据集中每个叶子...