那在ORB-SLAM3中,它到底想干嘛呢? 3-4-2四叉树用来干嘛? ORB-SLAM中使用四叉树来快速筛选特征点,筛选的目的是非极大值抑制,取局部特征点邻域中FAST角点相应值最大的点,而如何搜索到这些扎堆的特征点,则采用的是四叉树的分快思想,递归找到成群的点,并从中找到相应值最大的点。 3-4-3代码怎么实现的? 在ORBextractor.cc 函数 ORB
然而ORB-SLAM3所期望的数据是一个整数形式的纳秒表示,类似“1403636706763555584”,而不是data.csv中存放的数据。ORB-SLAM3很贴心的,在对应的文件夹中,为我们准备好了转换后的时间戳文件,当然我们也可以自己制作。存放位置在对应的/ORB_SLAM3/Examples/Stereo-Inertial/EuRoC_TimeStamps/内,转换的python脚本我也放在...
一 安装运行安装所需要的库 官方文档说的比较清楚,就不赘述,主要记录下安装过程遇到的的问题。环境:ubuntu16.04 cd ORB_SLAM3 chmod +x build.sh ./build.sh修改opencv版本: find_package(OpenCV 3.0 QUIET) i…
SLAM代表同时定位与地图构建,是指在未知环境下通过机器人上搭载的传感器获取数据并运用算法进行实时处理,从而在机器人运动中同时完成对机器人自身姿态的估计和构建三维环境地图。 ORB-SLAM3是由英国伯明翰大学开发的,是ORB-SLAM2的改进版本,加入了语义信息处理,能够更加准确地估计相机的位置和方向,并且可以识别场景中的物...
首先,SLAM系统的核心功能之一为视觉里程计(Visual Odometry, VO,也通常称为前端,记录智能体随时间变化在场景中运动的姿势方向和位移,由于前端长时间运行会出现累积漂移和误差,因此也还有回环和地图合并检测等后端模块来进行误差矫正和消除). 在系统初始化或tracking跟踪丢失创新新地图时,地图初始化时的第一帧的位姿设定...
1.下载ORB-SLAM3 首先打开终端,输入以下指令安装git: sudo apt install git 再输入以下指令下载ORB-SLAM3,这里我下载的是注释版: git clone https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments.git 下载完成后可以把文件夹名称改成ORB-SLAM3更加简洁。
ORB-SLAM-VI是第一个有能力地图重用的视觉惯导的系统,但是他只能基于单目的针孔模型,初始化很慢,在本文,系统中使用快速精准的IMU初始化,通过了一个开源的SLAM库利用针孔或者鱼眼模型快速的完成单目惯导或者双目惯导的初始化。 B.IMU初始化 初始化的目的是为了给惯导的变量提供良好的初始值:机体速度、重力方向还有IMU...
ORB-SLAM中对于图像的特征提取,除了应用ORB特征提取器之外,还额外增加了让特征点尽量在图像中分布均匀的举措。 在ORB-SLAM1中的实现:将原始图像平均分成n/5个区块,n是特征点的数量。每个区块进行FAST特征点和rBRIEF描述子计算;特征点数量不足5的区块剩下的特征点...
ORB-SLAM-VI是第一个有能力地图重用的视觉惯导的系统,但是他只能基于单目的针孔模型,初始化很慢,在本文,系统中使用快速精准的IMU初始化,通过了一个开源的SLAM库利用针孔或者鱼眼模型快速的完成单目惯导或者双目惯导的初始化。 B.IMU初始化 初始化的目的是为了给惯导的变量提供良好的初始值:机体速度、重力方向还有IMU...
A Windows compatible version of ORB-SLAM3 (https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3) windowsslamslam-algorithmsorb-slam3 UpdatedApr 21, 2023 C++ eshan-sud/3d-sparse-mapping Star0 A real-time implementation of ORB-SLAM3 (monocular mode) in ROS2 (Humble Hawksbill) on Raspberry Pi 5 ...