ORB-SLAM利用特征点来追踪相机的运动。在某一帧中提取到的特征点经过特征点跟踪算法获得其在连续帧中的匹配点,进而计算相机的运动。ORB-SLAM采用光流法将特征点在连续帧之间进行跟踪,具体算法如下: -特征点提取:ORB-SLAM利用FAST算法检测候选角点,并根据Harris角点响应进行精确定位。 -描述子计算:对于检测到的候选角点...
ORB-SLAM3:用于视觉、视觉惯性和多地图 SLAM 的开源库 ORB-SLAM系列算法具备功能全面、精度高、适合二次开发等特点。特别是,ORB-SLAM3作为一种新的高召回率的位置识别算法,支持运行视觉、视觉惯性和多地图,是少有的基于特征点的单目和双目视觉惯性SLAM 系统,支持位置识别、重定位、闭环检测和地图融合的多地图系统,...
本文是ORB-SLAM3深度系列的第二篇内容,我们将聚焦ORB-SLAM3的整体算法代码流程梳理及论文重点翻译和解读。 01 ORB-SLAM3系统优势 ORB-SLAM3是第一个对短期、中期、长期数据关联的视觉、视觉惯性系统。和其他具有代表性的视觉和视觉惯性系统相比,ORB-SLAM3系统都优势明显。 具体表现在四个方面: 1)它是一个单...
ORB-SLAM使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法来进一步筛选匹配点对,剔除错误匹配。使用RANSAC算法需要定义一个误差模型,通常是重投影误差模型。 重投影误差模型用于描述一个3D点经过相机投影到2D图像上的像素坐标与对应的特征点像素坐标之间的差异。ORB-SLAM使用尺度不变的图像坐标来表示特征点的像素坐标,而相机坐标...
ORB-SLAM是基于ePnP算法通过设置一个Perspective-n-Points求解器来解决重定位问题的,这假设了一个经过校准的针孔相机及它相应的方程。为了跟进我们的方法,我们需要一个PnP算法,它独立于所使用的相机模型工作。出于这个原因,我们采用了最大似然Perspective-n-Point算法(MLPnP)[74],该算法与相机模型完全解耦,因为它使用...
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。
在单目和双目配置中，本文系统比ORB-SLAM2更精确，因为它具有更好的位置识别算法，这能够更早地回环并且...
[ORBSLAM2_09]之LocalMapping LocalMapping主要工作是维护局部地图,地图包括MapPoint和KeyFrame,关键帧之间关系维护是通过MapPoints,即关键帧之间是通过MapPoints建立关系。其中会使用ORBmatcher类中的一些匹配算法和Optimizer的优化算法。 LocalMapping的流程大概是将Trackking喂… ...
在ORB-SLAM算法中,评价指标是衡量算法性能的重要标准。本文将从准确性、鲁棒性、实时性和可扩展性四个方面对ORB-SLAM算法的评价指标进行详细介绍。 一、准确性 准确性是评价SLAM算法的重要指标之一。在ORB-SLAM算法中,准确性主要体现在两个方面:定位的准确性和地图的准确性。 1. 定位的准确性:ORB-SLAM算法通过...
ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理,如下图所示,主要包括4步,提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。 以下结合相关理论知识,阅读ORB-SLAM2源代码,从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) ...