KPR让SLAM重定位和回环更准确! 2. 摘要 在单目关键帧视觉同时定位与建图(Monocular Keyframe Visual Simultaneous Localization and Mapping, MKVSLAM)框架中,当增量位置跟踪失败时,必须在短时间内恢复全局姿态,这也被称为短期重定位。这一能力对于移动机器人实现可靠导航、构建精确地图以及在人类协作者周围进行精确行为...
全新回环、重定位、子图融合框架震撼来袭! 2. 摘要 视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建)是许多自主系统的关键技术。然而,在ORB-SLAM3等多地图SLAM系统中,跟踪丢失会导致产生不连续的子地图。因此,这些系统采用了子地图合并策略。但正如我们所展示的,这些策略并不总是成功的。在本文中,...
临时的相机遮挡和快速运动导致视觉元素丢失跟踪，使得系统失效。ORB-SLAM率先使用基于词袋位置识别的快速重...
ORB_SLAM3双目惯性定位导航测试, 视频播放量 1017、弹幕量 0、点赞数 21、投硬币枚数 9、收藏人数 34、转发人数 4, 视频作者 不是昙花yi现, 作者简介 stay hungry stay foolish,相关视频:真实场景测试ORB_SLAM3,感觉VINS打不过!,把SuperPoint和SuperGlue用于VINS的前端
ORB-SLAM解决重定位是用的Epnp;但是他是基于一个标定好的针孔相机模型的,为了继续我们的工作,我们采用独立于相机的ML-pnp算法可以完全从相机模型中解耦,因为他利用投影光线作为输入。相机模型只需要提供一个从像素传递到投影光线的反投影函数,以便能够使用重定位。
ORB-SLAM是基于ePnP算法通过设置一个Perspective-n-Points求解器来解决重定位问题的,这假设了一个经过校准的针孔相机及它相应的方程。为了跟进我们的方法,我们需要一个PnP算法,它独立于所使用的相机模型工作。出于这个原因,我们采用了最大似然Perspective-n-Point算法(MLPnP)[74],该算法与相机模型完全解耦,因为它使用...
ORB-SLAM 之前做重定位通过 ePnP 做的,但 ePnP 需要 pinhole。所以在这个系统中,为了兼顾鱼眼相机模型,采用了 MLPnP:Maximum Likelihood Perspective-n-Point algorithm。该算法以反投影的光线(rays)为输入,所以提供个反投影模型鱼眼相机就可以用了。 Non-rectified Stereo SLAM ...
ORB-SLAM 之前做重定位通过 ePnP 做的,但 ePnP 需要 pinhole。所以在这个系统中,为了兼顾鱼眼相机模型,采用了 MLPnP:Maximum Likelihood Perspective-n-Point algorithm。该算法以反投影的光线(rays)为输入,所以提供个反投影模型鱼眼相机就可以用了。 Non-rectified Stereo SLAM ...
二、初始化与重定位 ORB-SLAM3通过初始化来建立初始的地图和相机位姿。初始化过程中,系统首先通过ORB特征点匹配和RANSAC算法估计相机的运动,然后利用三角测量恢复出初始地图点的位置,并计算相机的位姿。在后续的重定位过程中,系统通过匹配当前帧的ORB特征点与地图点,计算相机位姿的变化来进行位姿估计和地图更新。 三、...
在单目或者双目的系统中,Atlas代表的是一系列不连续的地图,而且可以把他们应用到所有的建图过程中:场景重识别、相机重定位、闭环检测和精确的地图融合。 这就允许地图是在不同的时间构建的(增量的SLAM系统),纯视觉的Atlas是参考的2019年IROS的一篇文章:ORBSLAM-atlas: a robust andaccuratemulti-map system,本文又...