(https://github.com/Jiankai-Sun/ORB_SLAM2_Enhanced),添加保存和导入地图功能 [Viewer for maps from ORB-SLAM2 Osmap] (https://github.com/AlejandroSilvestri/Osmap-viewer), 添加了地图可视化 [Add line feature based ORB-SLAM2] (https://github.com/atlas-jj/ORB_Line_SLAM),添加了线特征 [RGBD...
(https://github.com/Eralien/TE-ORB_SLAM2), 用YOLO v3的语义信息来增加跟踪性能 [YOLO Dynamic ORB_SLAM](https://github.com/bijustin/YOLO-DynaSLAM),用YOLO来做动态环境的检测 多平台移植代码 [Windows version ORBSLAM2,Easy built by visual studio] (https://github.com/phdsky/ORBSLAM24Windows),...
纯视觉SLAM最佳开源方案是 ORB-SLAM2 ,因为它有如下优点:功能全面、研究的人比较多、可扩展性强、方便二次开发、代码规范、难度适中等。此外,还有一个优点就是ORB-SLAM系列仍然在不断更新,比如2020年推出的ORB-SLAM3,就新增了视觉+IMU紧耦合、多地图系统、抽象相机模型、地图保存加载等等新功能,其定位精度和鲁棒性...
CNN成功的关键是卷积运算符,其能够利用在网格(例如图像)中密集表示的数据中的空间局部相关性。然而,点云是不规则和无序的,因此对于与点相关联的特征而言,核心的直接卷积将导致抛弃形状信息,同时变化为顺序
将cmake更新至最新版本,现最新为3.18.3 卸载旧版本的cmake 下载依赖项 文件路径一般选择在或路径下, 这里选择解压并安装 $ tar-zxvf cmake-3.18.3.tar.gz $ sudo mv cmake-3.18.3/opt/cmake-3.18.3$ cd/opt/cmake-3.18.3$./configure $ make-j8 ...
PR曲线肯定会有提升，但是定位效果...也许可能不一定有提升，这个得试试看才行，看你改进的目的是什么...
将改进的算法融合到ORB-SLAM3算法中,并利用LK光流法跟踪目标检测的图像特征,Prosac算法剔除误匹配动态特征点;最后,设置了三种实验,分别测试ORB-SLAM2,ORB-SLAM3,DS-SLAM3与改进算法在TUM数据集上的优良性.【结果】结果表明,第一种为目标检测验证实验,通过对各种YOLOv8版本的验证与测试,YOLOv8n-SLAM3具有轻量化...
1.掌握ORB-SLAM3基础理论及代码实现; 2.真正动手使用ORB-SLAM3,并知道结合具体应用场景对ORB-SLAM3算法进行改进; 3.对视觉SLAM常见算法存在的优势与劣势、适应的场景有深刻的理解。 08 课程安排 注:上表为初步安排,实际可能会有变动,以课程学习群通知为准。
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 ORB-SLAM2 相关改进代码汇总 论文发表于2017年的IEEE Transactions on Robotics,论文名称《ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM...
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 ORB-SLAM2 相关改进代码汇总 论文发表于2017年的IEEE Transactions on Robotics,论文名称《ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM...