实现了SLAM 系统的真正目标: 建立一个地图,以后可以用来提供准确的定位。 这本质上是一篇系统论文,其最重要的贡献是 ORB-SLAM3库本身,迄今为止最完整、最精确的视觉、视觉惯性和多图 SLAM 系统(见表一),ORB-SLAM3的主要创新点如下。 表一 1)一个单目和立体视觉惯性系统,完全依赖 MAP 估计,即使在惯性导航系统(...
长期数据关联: 使用位置识别技术将观察结果与以前访问过的区域中的元素进行匹配,而不管累积漂移(环路检测)或跟踪是否丢失(重新定位).长期匹配允许使用姿态图优化或更准确地说,使用BA来重置漂移和校正循环.这是中大型环型环境下SLAM精度的关键 这本质上是一篇系统论文,最重要的贡献是ORB-SLAM3库本身,是迄今为止最完整...
yolo3 论文翻译笔记 2.1 Bounding box prediction 1、遵循YOLO9000,我们的系统使用尺寸簇(dimension clusters)作为锚定框(anchor boxes )来预测边界框(bounding boxes)。 网络为每个边界框tx,ty,tw,th预测4个坐标。 如果单元格从图像的左上角偏移了(cx; cy),并且先验边界框的宽度和高度为pw,ph,则预测对应于: ...
论文中的表1对目前最具有代表性的视觉和视觉惯性系统进行总结,并介绍了不同的系统在进行估计和数据结合时使用的主要技术。该总结包括了Visual SLAM、Visual-Inertial SLAM、Multi-Map SLAM。 III. 系统 OVERVIEW ORB-SLAM3 是在ORB-SLAM2 和 ORB-SLAM-VI 的基础上开发出来的。在结构上除了一些新特性,剩下的大部...
这本质上是一篇系统论文,其最重要的贡献是ORB-SLAM3库本身[5],这是迄今为止最完整、最精确的视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统(见表1)。 单目立体视觉惯性SLAM系统 它完全依赖于MAP估计,即使在IMU(惯性测量单元)初始化阶段也是如此。所提出的初始化方法已在文献[6]中提出。这里我们将其与扩展的ORB-SLAM视觉惯性[...
ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM论文阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system 摘要 利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题,Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候,系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。针对原来的方法中只舍弃特征点...
根据论文《ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System》,即ORB-SLAM1的论文(中文翻译版[ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System](https://blog.csdn.net/weixin_42905141/article/details/102857958))可知: 1) 单目SLAM系统需要设计专门的策略来生成初始化地图,这也是为什么代码中...
共视图是一个加权无向图,图中每个节点是相机的位姿,如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值(论文设定为至少15个),则认为两个关键帧具有共视关系。此时两个节点之间便生成了一条边,边的权重与共视点的数量有关。 ·生成树 Spanning Tree: ...