ORB-SLAM2概述与基础理论 SLAM技术基础 同步定位与地图构建(SLAM),是指搭载特定传感器的主体,在未知环境中,创建环境地图,同时确定自身的位置。自20世纪80年代提出以来,SLAM技术在机器人、自动驾驶、增强现实等领域得到了广泛应用。ORB - SLAM2作为SLAM领域的经典算法,以其高精度、高鲁棒性和实时性强等特点,在
ORB-SLAM2——(八)ORBSLAM回环检测之位置识别 大型博客搬运现场,笔者初始版本发布在:ORBSLAM2回环检测简介由于回环检测模块包含两个部分的内容:其一是位置识别,即外观验证,通过图像间的相似度信息进行判断;其二是几何验证,通过回环候选帧与当… 阅读全文 ...
将包括Examples/ROS/ORB_SLAM2的路径添加到ROS_PACKAGE_PATH环境变量中。打开.bashrc文件,并在末尾添加以下行。用下载的ORB_SLAM2文件夹路径替换PATH: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 exportROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH/ORB_SLAM2/Examples/ROS 运行build_ros.sh脚本: 代码语...
相比于单目ORB SLAM,单目ORB-SLAM可能发生尺度漂移,双目和深度信息让尺度变得可观测和几何有效,位姿图优化不再需要处理尺度漂移,位姿图基于刚体变换不再是相似性变换。 在ORB-SLAM2中,在位姿图获得一个最优结果之后,我们还融合了一个完全的BA优化。这个优化可能会很耗时,因此执行它在一个单独的线程中,允许系统继续...
orbslam2单目初始化 当使用单目摄像头启动ORB-SLAM2系统时，初始化阶段直接决定后续建图与定位的精度。这个过程需要解决三个核心问题：从零开始构建初始地图、计算相机的初始位姿、确定场景的绝对尺度。初始化流程启动后，系统自动采集前两秒的视频帧作候选。选择关键帧的标准是特征点分布均匀且数量超过100个，同时相邻...
1 安装ORB_SLAM2 1.0 背景简介 ORB-SLAM是西班牙Zaragoza大学的Raul Mur-Artal编写的视觉SLAM系统。他的论文“ORB-SLAM: a versatile andaccurate monocular SLAM system"发表在2015年的IEEE Trans. on Robotics上。开源代码包括前期的ORB-SLAM和后期的ORB-SLAM2。第一个版本主要用于单目SLAM,而第二个版本支持单目、...
ORB-SLAM2是一个基于特征的方法,它对输入的图像提取出角点的特征,如下图所示: 在提取出特征后,所有输入的图片都会删除,系统剩下的处理流程都是基于这些特征进行的,和相机类型无关。 单目的预处理流程实现过程在cv::Mat GrabImageMonocular(const cv::Mat &im, const double ×tamp)函数中体现为:首先将im转...
ORB-SLAM2是该领域的一个基准方法,但是,ORB-SLAM2中描述符的计算非常耗时,同时除非被选择为关键帧,否则描述符不能被重用。为了克服这些问题,我们提出了FastORB-SLAM,它是轻量级和高效的,因为它是通过跟踪相邻帧的关键点,而不需要计算描述符。为此,本文提出了一种基于稀疏光流的关键点匹配方法,通过两步实现从粗到...
机器人自主运动离不开最近几年非常火的机器人同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术。 最近几年学术界诞生了大量优秀的SLAM算法框架,并且随着三维传感器的飞速发展和嵌入式设备算力的快速提升,SLAM技术开始大规模商业化应用,包括但不限于服务机器人、自动驾驶车辆、增强现实智能穿戴设备、智能无...
ORB-SLAM2作为一种基于特征提取的方法,在一些关键的位置上的提取进行预处理,如图2b所示,系统的所有运行都是基于输入图像的特征展开,而不依赖于双目或者RGB-D的相机。我们的系统处理单目或者双目的特征点,分成远处特征点和近处特征点两类。 双目特征点 通过三个坐标定义 ...