ORBSLAM中采用EPNP的方案对解决PNP问题,EPNP将匹配点的当前相机坐标系下的坐标得到,然后根据ICP算法进一步求解得到相机的位姿Tcw。整体框架使用RANSAC的方式不断进行迭代求解 因此ORBSLAM对PNP问题的求解主要运用了三个算法EPNP ICP RANSAC下面分别介绍: EPNP:(参考论文EPnP: An Accurate O(n) Solution to the PnP Pro...
6、EPnP算法迭代估计姿态作为当前帧的初始位姿,使用最小化重投影误差BA算法来优化位姿 7、如果优化时记录的匹配点对内点数量少于50,想办法再增加匹配点数量:通过投影的方式对之前未匹配的点进行3D-2D匹配,又给了一 次重新做人的机会 8、如果新增的数量加上之前的匹配点数量大于50,再次使用位姿优化算法进行优化 9、...
g2o::Sim3&g2oS12,constfloatth2,constboolbFixScale)/*作用:利用epnp算法优化sim3(pKF2 -> pKF1)参数:pKF1:关键帧1pKF2:关键帧2vpMatches1:关键帧1和关键帧2的观测点匹配对,索引i对于关键帧1的第i个观测点,value对应关键帧2的第value个观测点g2oS12:相对sim3(pKF2->pKF1)th2:核函数的阈值bFixScale:...
2、局部地图线程通过MapPoints维护关键帧之间的共视关系,通过局部BA优化共视关键帧位姿和MapPoints。 3、闭环检测线程通过bag-of-words加速闭环匹配帧的筛选,并通过Sim3优化尺度,通过全局BA优化Essential Graph和MapPoints。 4、使用bag-of-words加速匹配帧的筛选,并使用EPnP算法完成重定位中的位姿估计。 本讲将介绍ORB-...
使用当前帧的BoW特征映射,在关键帧数据库中寻找相似的候选关键帧,因为这里没有好的初始位姿信息, 需要使用传统的3D-2D匹配点的EPnP算法来求解一个初始位姿,之后再使用最小化重投影误差来优化更新位姿。步骤: 步骤1:计算当前帧的BoW映射 词典 N个M维的单词,一帧的描述子,n个M维的描述子,生成一个 N*1的向量,...
[SLAM知识星球]ORB_SLAM2课程笔记.pdf,ORB_SLA M2 课程笔记整理 1. ORB_SLA M 2特点 2. ORB_SLA M2 框架 2.1 主体框架 2.2. 数据输入的预处理 3. TUM 数据集 3.1 ORB_SLA M2 在TUM数据集上的表现 3.2 TUM RGB-D 数据集 简介 3.3 运行时的预处理 理解代码的预备知识 1. 不同
上一帧图像中的每个ORB,与地图上的点关联,都会搜索并匹配上一位置发生变动的局部区域。如果没有发现足够的匹配,比如相机快速移动,匹配过程就会在更大的范围内再搜索一遍。方向一致性测试将对最初的匹配优化。此时,我们就有了一组3D到2D的一一对应关系,我们就可以计算相机位姿、解决RANSAC迭代中的PnP问题。
// 步骤2.2:在帧间匹配得到初始的姿态后,现在对local map进行跟踪得到更多的匹配,并优化当前位姿 // local map:当前帧、当前帧的MapPoints、当前关键帧与其它关键帧共视关系 // 在步骤2.1中主要是两两跟踪(恒速模型跟踪上一帧、跟踪参考帧),这里搜索局部关键帧后搜集所有局部MapPoints, ...
// 步骤2.2:在帧间匹配得到初始的姿态后,现在对local map进行跟踪得到更多的匹配,并优化当前位姿 // local map:当前帧、当前帧的MapPoints、当前关键帧与其它关键帧共视关系 // 在步骤2.1中主要是两两跟踪(恒速模型跟踪上一帧、跟踪参考帧),这里搜索局部关键帧后搜集所有局部MapPoints, ...
使用当前帧的BoW特征映射,在关键帧数据库中寻找相似的候选关键帧,因为这里没有好的初始位姿信息, 需要使用传统的3D-2D匹配点的EPnP算法来求解一个初始位姿,之后再使用最小化重投影误差来优化更新位姿。步骤: 步骤1:计算当前帧的BoW映射 词典 N个M维的单词,一帧的描述子,n个M维的描述子,生成一个 N*1的向...