长期的数据关联:利用场景重识别来匹配当前的观测和先前的观测,不用管累计误差而且即使跟踪失败也可以实现,长期的匹配可以利用位姿图优化重新设置漂移,为了更准确也可以利用BA。这是SLAM在大场景中精度保证的关键。 这是第一个可能对短期、中期、长期数据进行数据关联的视和视觉惯导的系统。在已知地图的环境中可以没有漂...
删除冗余的关键帧和地图点，并且使用视觉或者视觉-惯性BA优化地图，其运行在当前帧附近的关键帧组成的局部...
相比于只使用最后几秒钟信息的视觉里程计系统,ORB-SLAM3系统是第一个能够在所有算法阶段重用所有先验信息的系统。这允许包括在BA优化共同可见关键帧,提供高视差观测并且提高精度。 通过实验表明,在所有传感器配置中,ORB-SLAM3与文献中可用的最佳系统鲁棒性一致,而且更加精确。值得注意的是,本文的立体惯性SLAM在EuRoC无...
回答:在局部建图的处理过程中虽然没有使用当前地图的互斥量mMutexMapUpdate进行加锁,但是在地图的细粒度的访问中都加了细粒度的互斥量的定义,同时ORB-SLAM3不追求严格的实时一致性,而是通过以下设计实现最终一致性:(1)闭环校正的全局同步:当检测到闭环时,系统通过全局BA或位姿图优化对所有关键帧和地图点进行全局调整...
负责维护和优化局部地图,包括添加新的关键帧和地图点,以及进行局部BA(Bundle Adjustment)优化。 闭环检测(Loop Closing) 负责检测回环,并通过回环校正来减少累计误差。 地图管理(Map Management) 负责管理多个地图和任务,并进行全局优化。 ORB-SLAM3的系统运行流程图如下图所示: ...
临近的两帧的匹配特征点集合基于对极几何和三角化测量方法(ReconstructWithTwoViews)去初始化相机位姿和地图点坐标,如果成功初始化相机位姿,则调用函数CreateInitialMapMonocular创建初始地图,将初始帧和当前帧作为关键帧加入到当前地图里,同时更新对应的地图点和关键帧之间的关联关系,并进行全局的BA优化以进一步优化相机初始...
// 局部BA优化 } } 该函数在一个独立线程中运行,持续处理新的关键帧,插入新的地图点,并进行局部束调整(BA)优化,以确保局部地图的精度和一致性。 七、回环检测与闭环优化 回环检测是ORB-SLAM3的关键模块之一,由LoopClosing模块负责,通过检测闭环,进行全局地图优化。主要函数为Run(): ...
仅运动的BA优化：使用仅运动的BA优化方法来确定相机的位姿，即调整相机的位置和方向，使得投影误差最小化。全局重定位：在跟踪丢失的情况下，使用位置识别模块进行全局重定位，以恢复相机的位置和方向。局部地图匹配与优化：一旦获得最初的相机位姿估计和特征匹配，使用系统维护的关键帧的共视图提取局部可视化...
5)位姿图优化。最后利用位姿图优化来优化M_m的位姿。 地图融合线程和tracking线程并行运行,在融合之间有时候会触发全局BA,这时候局部建图会停止来避免在atlas中加入新的关键帧。如果全局的BA线程在运行,局部建图也会停止,因为生成树在BA后会发生改变。tracking线程会在旧的active地图中保持实时的运行。一旦地图融合完...
在累积误差仍然很小的时候,当经过了已经 map 的地方发生了回环并且可以进行 match,这个时候即为 mid-term data association,把约束加到 BA 里进行优化从而消除误差。这也是 SLAM 系统比 VO 精度更高的一个关键点。 Long-term data association 不...