ORB-SLAM3 相关代码 ORB-SLAM32020年07月开源, 论文《ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM》 ORB-SLAM3特点 支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目,双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。 基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最...
(https://github.com/Eralien/TE-ORB_SLAM2), 用YOLO v3的语义信息来增加跟踪性能 [YOLO Dynamic ORB_SLAM](https://github.com/bijustin/YOLO-DynaSLAM),用YOLO来做动态环境的检测 多平台移植代码 [Windows version ORBSLAM2,Easy built by visual studio] (https://github.com/phdsky/ORBSLAM24Windows),...
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...
$ sudo mv cmake-3.18.3/opt/cmake-3.18.3$ cd/opt/cmake-3.18.3$./configure $ make-j8 $ sudo make install
PointCNN 我们提供了一个简单而通用的点云特征学习框架。 CNN成功的关键是卷积运算符,其能够利用在网格(例如图像)中密集表示的数据中的空间局部相关性。然而,点云是不规则和无序的,因此对于与点相关联的特征而言,核心的直接卷积将导致抛弃形状信息,同时变化为顺序...
07学后收获 1. 掌握ORB-SLAM3基础理论及代码实现; 2. 真正动手使用ORB-SLAM,并知道结合具体应用场景对ORB-SLAM3算法进行改进; 3. 结合深度学习和深度强化学习,知道如何在学术方面对ORB-SLAM3进行算法改进; 4. 对视觉SLAM常见算法存在的优势与劣势、适应的场景有深刻的理解。08课程安排...
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 ORB-SLAM2 相关改进代码汇总 论文发表于2017年的IEEE Transactions on Robotics,论文名称《ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM...
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 ORB-SLAM2 相关改进代码汇总 论文发表于2017年的IEEE Transactions on Robotics,论文名称《ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM...
本文总结了特征点法SLAM中目前效果最好的方法:ORB-SLAM2 / ORB-SLAM3 相关改进代码汇总,包括加速、多传感器融合、稠密建图、线特征、点线融合、导航、动态环境、多平台移植等。具体见下。 为方便点击链接,我们整理了pdf版本,在公众号后台回复:ORBSLAM