一、接收图像并进行处理的函数调用路径(以mono_euroc的example为例)为mono_euroc.cc文件中的SLAM.TrackMonocular(im,tframe)->system.cc文件中的mpTracker->GrabImageMonocular(imToFeed,timestamp,filename)->tracking.cc文件中的GrabImageMonocular函数将图像先转换成灰度图,然后构建Frame类的对象,最后调用Track()函数...
帧(Frame),图像帧数据结构,是视觉slam中基本的传感器单元数据,在单目场景下,一帧的数据为camera某个时间戳对应的图像数据。帧的类中还包含对图像进行ORBExtractor所获取的特征点,特征描述符以及BOW(bag of words,将特征描述符向量根据k叉树结构的词汇表模型进行遍历搜索获得,便于后面的回环检测算法的需要)。帧的类抽...
ORB-SLAM2假设我们针对双目相机预先进行了极线矫正,但是很多时候由于无法保证左右目相机光轴的绝对平行,极线纠正的效果也往往不好;而有些时候,我们需要使用两个参数不同的相机进行观测,而ORB-SLAM2无法兼容这类双目相机,如类似RGB-D相机中焦距、分辨率相差巨大的彩色相机+近红外相机,如果将彩色图像和近红外图像组成双...
ORB-SLAM代码解析(上) ORB-SLAM系统具有三个线程:分别是跟踪(Tracking)、局部建图(LocalMapping)、闭环检测(LoopClosing)。 一、 System.cc System.cc功能主要是对SLAM系统进行初始化的,它会判断传感器类型,传入ORB字典路径、配置文件路径,创建关键帧数据库、地图对象、显示关键帧的窗口、显示地图的窗口,同时会初始化...
在orb_slam整体编程思路及代码解析(1)中我们发现,Tracking线程的入口是TrackMonocular,其中GrabImageMonocular返回位姿。 FUNCTION1:Tracking的构造函数 默认把跟踪状态设为NO_IMAGES_YET,定位跟踪模式,默认的其他参数,诸如字典,图像画布,地图画布,地图,关键帧数据库等都是system.cc类里定义的对象。也从配置文件中传入了相...
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...
orb_slam代码解析(4)LocalClosing线程 现在开始学习下闭环检测线程。 LocalMapping线程把关键帧送到了mlploopKeyFrameQueue队列中,我们检查该队列是否为空,如果有先的关键帧进来,那么就开始进行回环检测。LoopClosing中的关键帧都是LocalMapping中送过来的:送过来一帧,就检查一帧....
ORB-SLAM系列作为特征点法VSLAM的代表作,被誉为工程性最强、最贴近落地的开源SLAM之一。 2020年夏,ORB-SLAM3被提出,在原有基础上增加了视惯融合SLAM支持、改进的场景识别技术、多地 图Atlas机制以及相机模型抽象化等新特性,通过多达四种层次的数据关联重用历史信息,有效提升了定 位精度和鲁棒性;在EuRoC和TUM VI数据...
orb-slam2代码解析技术分享 orb-slam2代码解析
orb_slam代码解析（2）Tracking线程 在这篇⽂章⾥我们主要开始对跟踪线程进⾏介绍：在中我们发现，Tracking线程的⼊⼝是TrackMonocular，其中GrabImageMonocular返回位姿。FUNCTION1:Tracking的构造函数 默认把跟踪状态设为NO_IMAGES_YET，定位跟踪模式，默认的其他参数，诸如字典，图像画布，地图画布，地图，关键帧...