ORBSLAM2是非常经典且值得学习的开源SLAM框架,是特征点法的巅峰之作,定位精度极高。代码也非常整洁规范,其中包含很多实际应用中的技巧,非常实用 视频内容:ORBSLAM2简介、TUM数据集简介、安装运行方法、需要注意的地方等
这是ORBSLAM2论文中的框图,我们可以看到追踪线程和局部建图线程中间存在着一个队列,这就是他们彼此沟通的方式。局部建图线程通过对这个队列的读取,就可以获得新的关键帧: //local map线程主循环中的操作: SetAcceptKeyFrames(false); if(CheckNewKeyFrames()){ ProcessNewKeyFrame(); ...//其他操作 } 3.1.2...
vocabulary tree的结构, 图像描述子转化为BowVector和FeatureVector的过程欢迎关注计算机视觉life 公众号,加入从零开始学习SLAM 知识星球~, 视频播放量 2278、弹幕量 1、点赞数 33、投硬币枚数 10、收藏人数 73、转发人数 3, 视频作者 计算机视觉life, 作者简介 中科院博
本文将对OrbSLAM3的代码执行流程进行深入解析。 一、初始化阶段 1. System Initialization:在主函数中,首先调用`System::init()`进行初始化。这个过程包括读取配置文件,设置参数,创建线程,初始化相机模型等。 2. Map Initialization:当接收到第一帧图像时,系统开始初始化地图。通过`Tracker::InitialTracking()`函数...
ORB-SLAM2代码详解03_地图点MapPoint.pdf,各成员函数/变量 地图点的世界坐标: mWorldPos 与关键帧的观测关系: mObservations 观测尺度 平均观测距离: mfMinDistance 和 mfMaxDistance 更新平均观测方向和距离: UpdateNormalAndDepth() 特征描述子 地图点的删除与替换 地图点
ORB-SLAM2代码详解07_跟踪线程Tracking.pdf,各成员函数/变量 跟踪状态 初始化 单目相机初始化: MonocularInitialization() 双目/ RGBD相机初始化: StereoInitialization() 初始位姿估计 根据恒速运动模型估计初始位姿: TrackWithMotionModel() 根据参考帧估计位姿: TrackRef
纯视觉SLAM最佳开源方案是 ORB-SLAM2 ,因为它有如下优点:功能全面、研究的人比较多、可扩展性强、方便二次开发、代码规范、难度适中等。此外,还有一个优点就是ORB-SLAM系列仍然在不断更新,比如2020年推出的ORB-SLAM3,就新增了视觉+IMU紧耦合、多地图系统、抽象相机模型、地图保存加载等等新功能,其定位精度和鲁棒性...
resnet中最中重要的就是代码残差块, def forward(self,x) identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample ...
ORB-SLAM3代码详解---基本框架解析及ORB特征提取 一、典型的视觉SLAM系统 一个典型的视觉SLAM系统主要包含数据处理、初始化、视觉里程计、地图维护、闭环检测等部分。 1.1 关键技术解析 1.1.1 初始化关键技术解析 初始化:主要就是以第一帧图像为参考帧,对后续的视觉帧进行特征匹配、位姿求解(对极约束)、三角化完成...
ORB-Slam详解2 代码流程 转载自http://blog.csdn.net/u010128736/ 一、整体框架 ORB_SLAM的代码非常整齐,简洁,便于阅读。由于我将使用其做室外场景的单目SLAM,所以我们从mono_kitti.cc这个主程序来看整个代码。为了更加方便阅读,我将其中的关键步骤做成思维导图,这样就可以一目了然了。喜欢的朋友请点赞!~...