一、orb-slam3结构 Atlas 表示一组未连接的地图的多地图。包含active map,non-active maps 和 DBoW2数据库。在 active map 中,Tracking 线程定位传入的帧,并由 Local Mapping 线程不断优化并与新的关键帧一起扩展。其他地图称为 non-active maps。 DBoW2 数据库用于重定位,闭环和地图融合。 Tracking thread 在...
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
然而,与 ORB-SLAM3 相比,Stereo-NEC平均初始化时间长了 300.15 毫秒。这是由于Stereo-NEC中有两个额外步骤:1)在估计关键帧速度、重力方向和加速度偏置之前,首先估计初始陀螺仪偏置,而 ORBSLAM3 的惯性步骤同时估计速度、重力方向和 IMU 偏置。2)在获得陀螺仪偏置后,通过积分陀螺仪测量值去除陀螺仪偏置来优化相机...
本文的第二个创新点是根据改进recall的新的重定位模块来构建的混合地图,因为这个模块他可以让ORB-SLAM3在特征不是很好的场景中长期运行:当里程计失败的时候,系统会重新构建地图并将这个地图和原来构建的地图对齐。和那些仅利用最新的几帧数据的里程计相比,ORB-SLAM3是第一个能够在所有算法阶段重用所有先前信息的系统。
/root/autodl-tmp/ORB_SLAM3/Examples_old/Stereo-Inertial/stereo_inertial_tum_vi.cc:224:87: error: ‘t2’ was not declared in this scope; did you mean ‘tm’? 224 | double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration>(t2 - t1).count(); ...
ORB-SLAM假设所有系统组件都是针孔相机模型。我们的目标是通过将与相机模型相关的所有属性和函数(投影和非投影函数、雅可比函数等)提取到单独的模块中,从整个SLAM管道中抽象相机模型。这允许我们的系统通过提供相应的相机模块来使用任何相机模型。在ORB-SLAM3库中,除了针孔模型外,我们还提供了Kannala-Brandt[12]鱼眼模型...
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。
3.使用SVO中直接法来跟踪代替耗时的特征点提取匹配,在保持同样精度的情况下,是原始ORB-SLAM2速度的3倍 4.双目VIO版本,加入了LK光流和滑动窗口BA优化 5.VI-ORB-SLAM2 6.添加了支持鱼眼 7.添加保存和导入地图功能 8.添加保存和导入地图功能 9.添加了地图可视化 ...
本文首先对ORB特征提取做一个详细的介绍,说清楚FAST关键点和BRIEF特征以及rBRIEF特征;然后说明白ORB-SLAM中为了将特征点尽可能均匀地分布到图像中进行的两种实现。 2ORB特征描述 论文:ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF 图像的特征描述一般有两个步骤: ...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。