使用orbslam位姿进行map2dfusion的建图 https://blog.csdn.net/qq_60320488/article/details/132084670一、map2dfusion所采用的数据集如下npupilab/npu-dronemap-dataset: NPU Drone-Map Dataset (github.com)其中map2dfusion的数据集中包含一组图片和两个配置文件...
2 年前· 来自专栏 ORB-SLAM2源码系列 LBK 算法工程师关注概述 检测并融合当前关键帧与相邻帧(两级相邻)重复得地图点 流程 Step 1: 获得当前关键帧在共视图中权重排名前 nn 得邻接关键帧 Step 2: 存储一级相邻关键帧及其二级相邻关键帧 Step 3: 将当前帧的地图点分别投影到两级相邻关键帧, 寻找匹配点对应...
二、基于ORBSLAM2的pcl-1.7点云拼接与三维稠密点云重建 先进行个稠密点云的三维重建,感谢高博做出的工作!https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map 在高博基础上,另一位大佬给稠密地图加了回环https://github.com/tiantiandabaojian/ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP.git 我的工作是将kineticV2相...
一、orb-slam3结构Atlas表示一组未连接的地图的多地图。包含active map,non-active maps 和 DBoW2数据库。在 active map 中,Tracking 线… 阅读全文 ORBSLAM3--学习总结(1)系列简介 阅读全文 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 ...
简介: 使用ORBSLAM2进行kineticV2稠密建图,实时转octomap建图以及导航(下) 之后存在几种方法去实现导航: 1、octomap_server是ROS中的一个基于octomap的功能包。 我在查阅资料的时候,发现所有的介绍、博客等资料都是在介绍其将点云地图转化为基于Octree的OctoMap的功能。由于之前一直在查找三维点云地图转化为二维...
ORB-SLAM3 RGBD模式稠密建图项目,融合YOLOv5剔除动态物体 1. 增加YOLO,实现动态场景重建,支持稠密地图回环与融合 2. 稠密建图 3. 可保留检测框内的背景点,实现更精确的位姿估计 4. 输出类似于语义分割的掩码 5. 使用tensorRT加速YOLO部署,完全写入orbslam3,不需要额外通信,每帧检测<10ms0...
一、通俗易懂理解LocalMapping类==建图(抓要点 切题 Done) 1.参考资料: ORB SLAM2源码解读(十):LocalMapping类 [1] 深蓝学院 视觉SLAM开源代码论文带读(ORB_SLAM2)local mapping部分 2.主要函数: voidLocalMapping::ProcessNewKeyFrame() MapPointCulling(); ...
本项目以ORB-SLAM3的双目模式为基础,首先构建ORB特征地图并获得运动轨迹。然后基于目前主流的深度学习特征如SuperPoint、D2-Net等离线构建深度学习特征视觉地图。最后,实现在OBR-SLAM3系统中的定位模式修改,在关键帧中添加深度学习特征约束,实现长期视觉定位。效果如下 ...
本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图。 以上是在室内实验的demo,由于是纯双目,没有深度传感器,在白墙和地板上有些失真,下次等移动平台到了我会...
如何在ORB-SLAM2的基础上进行快速定位与实时稠密建图”，特邀SLAM组优秀算法工程师进行讲解，旨在帮助...