ORBSLAM2中将360°分成30个bin,每个bin的范围是12°。对于图像1和图像2任意两个对应匹配特征,我们计算其二者主方向的夹角。根据夹角的大小确定在哪个角度范围里,并将特征索引存入对应bin中。 我们统计每个bin中保存的索引数量,取数量最多的前三个bin作为最终的匹配对结果。其他的匹配对全部予以删除。至此,我们的最优...
分别计算这些特征点描述子与上一帧待追踪地图点的最优描述子距离,找到最小距离对应的特征点,作为上一帧待追踪地图点在该帧中的匹配点。最后进行匹配筛选(剔除误匹配):(1)匹配描述子距离小于阈值。(2)这里的匹配还计算了第二最优匹配点(描述子距离第二小),目的是计算第一匹配点/第二匹配点的比率(小于1),当...
初始化提取的特征点是追踪时候的好几倍,同时由于无法知道相机位姿变化大小,一般确定候选匹配点时画圆的半径会比较大,逐像素匹配代价过高。ORB-SLAM2在提取完特征点后,将特征点划分到不同的网格中,搜索的时候以网格为单位搜索。具体过程为: 在圆的范围内划分网格 遍历圆形区域内所有网格,没有特征点的跳过,有特征点...
1、 重磅来袭!基于LiDAR的多传感器融合SLAM 系列教程:LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM 2、系统全面的相机标定课程: 单目/鱼眼/双目/阵列 相机标定:原理与实战 3、视觉SLAM必备基础课程: 视觉SLAM必学基础:ORB-SLAM2源码详解 4、深度学习三维重建课程: 基于深度学习的三维重建学习路线 5、激光定位+建图课程: 激光SLAM怎...
ORB-SLAM(一)简介 有步骤统一使用图像的ORB特征。ORB特征是一种非常快速的特征提取方法,具有旋转不变性,并可以利用金字塔构建出尺度不变性。使用统一的ORB特征有助于SLAM算法在特征提取与追踪、关键帧选取、三维重建...;3D,存在尺度漂移,因此是相似变换),RANSAC计算内点数) 融合三维点,更新各种图图优化(传导变换矩阵...
ORB_SLAM2地图点MapPoints 设置属性 包括设置该路标点的坐标,观测方向,可以观测到该路标点的关键帧及其所对应的特征点在该关键帧中的ID,观测次数、描述子等。 (1)mnVisible:该路标点在多少帧的视野范围内。 (2)mnFound:该路标点可以和多少帧的特征点形成匹配。 则一个评价这个特征点好坏的指标...