与最先进技术的比较表明,ORB-SLAM2在大多数情况下都达到了最高精度。在KITTI视觉里程计基准测试中,ORB-SLAM2是目前最好的立体SLAM解决方案。至关重要的是,与近年来蓬勃发展的立体视觉里程计方法相比,ORB-SLAM2在已经建图的区域实现了零漂移定位。 令人惊讶的是,我们的RGB-D结果表明,如果需要最准确的相机定位,束...
ORB-SLAM2作为一种基于特征的方法对输入进行预处理，以在显著关键点位置处提取特征，如图2b所示。接着丢...
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、双目和RGBD三种接口。 1.0.1 特点 ORB-SLAM是一个完整的SLAM系统,包括视觉里程计、跟踪、回环检测。它是一种完全基于稀疏特征点的单目SLAM系统,其核心是使用ORB(Orinted FAST and BRIEF)作为整个视觉SLAM中的核心...
ORB-SLAM中并没有使用OpenCV的实现,因为OpenCV的版本提取的ORB特征过于集中,会出现扎堆的现象。这会降低SLAM的精度,对于闭环来说,也会降低一幅图像上的信息量。具体的对ORB-SLAM的影响可以参考我的另一篇文章 杨小东:[ORB-SLAM2] ORB特征提取策略对ORB-SLAM2性能的影响 ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。
ORB-SLAM2作为一个基于特征的方法预处理输入来提取特征在显著的关键点位置出,如图2-b;然后输入图像被丢弃,所有系统操作都基于这些特征,以便系统是独立于双目或者RGB-D等传感器。我们的系统能够处理单目,双目关键点,这些关键点进一步分类为近点和远点。 双目关键点由如下三个坐标系定义,Xs=(uL,vL,uR),在左侧图片中...
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 ...
ORB-SLAM 是西班牙 Zaragoza 大学的 Raúl Mur-Arta 编写的视觉 SLAM 系统。 它是一个完整的 SLAM 系统,包括视觉里程计、跟踪、回环检测,是一种完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 系统,同时还有单目、双目、RGBD 相机的接口。其核心是使用 ORB (Orinted FAST and BRIEF) 作为整个视觉 SLAM 中的核心特征。
ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案。它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能。无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作。ORB-SLAM2在后端上采用
[1] 计算机视觉Life ORB-SLAM2源码讲解专题四:单目Tracking线程源码 2.主要函数: 帧间跟踪 (1)正常模式: TrackWithMotionModel() (2)出现意外: TrackReferenceKeyFrame() (3)实在不行,垂死挣扎: Relocalization() 局部地图跟踪 TrackLocalMap() 关键帧判断和产生 ...
与ORB-SLAM2:我们的方法基于灰度匹配而不是描述符匹配来建立相邻帧之间的关键点对应。由此,我们的方法在跟踪过程中不需要计算描述符,而只需要在当前帧被选择为关键帧时才需要计算描述符。 与DSO:我们的方法利用显著的特征点来提高鲁棒性,而不是直接使用像素灰度值,并在后端采用关键点描述符来消除错误。