ORB_SLAM2是一种基于特征的定位算法,其核心是通过检测和匹配图像中的ORB特征点来实现定位。ORB特征点是一种具有旋转不变性和尺度不变性的局部特征,通过ORB特征点的匹配可以估计相机的运动和场景的三维结构。 然而,仅仅使用视觉信息定位存在一些限制,如图像的噪声、亮度变化和快速运动等。为了解决这些问题,ORB_SLAM2引入...
在ORB-SLAM2中,重定位是指当相机在地图上某个位置丢失时,系统能够通过当前帧与地图中的特征进行匹配,从而重新确定相机的位置。ORB-SLAM2中的重定位方法主要包括以下几个步骤: 1. 特征提取与描述子匹配,当相机在地图上某个位置丢失时,系统会对当前帧进行特征提取,并计算其描述子。然后,系统会使用描述子匹配算法(...
(7)重定位成功:在重定位的过程中已经计算出当前帧的位姿,将当前帧id赋值到重定位帧的id 二、局部地图跟踪 由于以上的关键帧跟踪或恒速模型跟踪或重定位仅仅利用两帧进行匹配和获取位姿,所得位姿精度较低,接下来进行局部地图跟踪(在局部关键帧中搜索与当前帧匹配的地图点)以提高位姿精度。 —— main() |—— S...
与完全SLAM相比,该定位模式拥有更好的定位精度和更低的计算负荷。我们对ORB-SLAM2拓展的源代码将在以下网址公开:https://github.com/TUMFTM/orbslammap-saving-extension 索引词:SLAM,定位,重定位,自动驾驶,地图,ORB-SLAM2 介绍 掌握自动驾驶技术对于汽车行业和学术界是一个持续性的挑战。为了导航的安全性,自动驾...
ORB_SLAM2的作者在2017年提出了具有地图重用功能的单目视觉惯性定位算法,该算法的具体思路和港科大的VINS有着异曲同工之妙,整体过程可分为下面几个部分: 1.整体流程与基础知识总结 2.基于流型的IMU预积分 3.IMU初始化(视觉惯性联合初始化) 4.紧耦合优化模型 ...
基于ORB-SLAM2 算法的水下机器人实时定位研究 摘要: 水下机器人在水下海洋勘探、维修、探险等领域中具有广泛的应用 前景,实时定位技术在水下机器人的操作中具有重要的作用,ORB- SLAM2 算法因其对于环境可视性变化的鲁棒性和实时性成为水下机器人 实时定位的研究热点。本文详细介绍了ORB-SLAM2 算法在水下机器人实...
与full SLAM相比,在先前构建的地图上加载和定位可以提高自动驾驶车辆的连续定位精度。这个地图保存的特征是最初ORB-SLAM 2丢失的。在本文中根据构建的SLAM地图评估KITTI数据集场景的定位精度。除此之外,使用我们的小型电动模型车对记录的数据进行了定位测试。实验结果表明,在特征丰富的环境下,以36m /s的平均纵向速度...
摘要:为解决视觉SLAM在户外眩光场景下稳定性较低的问题,本文结合深度学习在图像处理领域的方法,提出了一种面向室外含有眩光干扰场景的改进的ORB-SLAM2算法。首先,将定位相机拍摄图片输入预先训练的U-Net网络处理,该网络可有效去除图片眩光,同时对...
本发明公开了一种基于ORB‑SLAM2的动态场景建图与定位方法,包括局部地图跟踪过程、动态像素剔除过程、稀疏映射过程、闭环检测过程以及构建八叉树地图过程;该方法具有动态像素剔除的功能,通过目标检测方法结合新关键帧的深度图像在相机的图像信息中快速检测到移动对象并在复杂的动态环境中构建一个干净的静态背景八叉树...
本文基于ORB-SLAM2算法[3-4]，进行 视觉同步定位和地图构建。1 特征点的提取与匹配 1.1 特征点提取 在图像处理中，特征点的形成来自于图像灰度值的急剧 变化或图像边缘上的大曲率（即边缘的相交）。特征点由关键点和描述点组成。关键点直接指特征点的图像位置，而描述点被设计为以向量的形式描述关键点周围的...