传统视觉 SLAM 建立的稀疏点云地图无法满足机器人进一步的感知需求，所以研究热点来到了基于深度学习的稠密...
Street Gaussians可以被应用到很多下游任务当中，包括场景的前背景解耦、场景的可控编辑、语义分割等。丰富...
ORB-SLAM3编译完成后,生成单目、双目、单目+IMU、双目+IMU、深度相机等可执行文件,如截图为单目运行实例: 可执行文件 使用单目鱼眼相机实例: ./mono_realsense_t265 ../../Vocabulary/ORBvoc.txt ./RealSense_T265.yaml mono_realsense_t265 使用双目鱼眼+IMU实例: ./stereo_inertial_realsense_t265 ../../...
目前实现SLAM的算法很多,其中ORB-SLAM以追踪效果好、地图精度高、定位稳定性好等优势脱颖而出,成为研究热点。 ORB-SLAM算法由Raúl M A等人于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics[1],且在PC的Linux系统上开放了开源ORB-SLAM系统。采用该ORB-SLAM开源算法,在PC Linux系统上较好实现了SLAM过程,但等同于PC的硬...
ORB_SLAM2官方给出的简介是Real-Time SLAM for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras, with Loop Detection and Relocalization Capabilities。 利用单目,双目和RGB-D深度摄像头的实时SLAM,具有环路检测和重定位功能 ORB-SLAM是一个基于特征点的实时单目SLAM系统,在大规模的、小规模的、室内室外的环境都可以运行。该...
ORB-SLAM算法通常利用三个线程分别进行追踪、地图构建和闭环检测。如图1所示。 1 追踪阶段 在摄像头输入图像帧之后的追踪阶段通常分为以下几步进行运行,即ORB特征提取、帧间初始姿态估计/重定位、姿态优化、选取新的关键帧。 初始姿态估计/重定位 ORB-SLAM在初始姿态估计部分主要使用了以下几种运动模型、关键帧和重定...
在RGB-D SLAM算法中,特征提取算法的选择会影响整个系统的实时性。目前,在RGB-D SLAM算法中应用最为广泛的特征点检测与提取算法有SIFT[3]、SURF[4]和ORB[5]3种。 尺度不变的特征变换(Scale-invariant Feature Transform,SIFT)是一种特征检测与描述子提取算法。该算法在旋转、尺度的缩放、光照条件的变化、噪声...
实验表明,改进的ORB算法能显著提高匹配正确率,在多尺度方面表现出色,并能有效减少运算时间,平均耗时14ms,处理速度约为传统ORB算法的1.3倍、SURF算法的10倍、尺度不变特征变换(Scale-invariant Feature Transform,SIFT)算法的26倍,适用于单目视觉SLAM问题。关键词: SLAM 特征匹配 改进ORB 尺度不变性 ...
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