紧耦合:充分利用了传感器数据 但是算法整体的维度特别高 需要很高的计算量 紧耦合包括算法:MSCKF、ROVIO 7|4DS-SLAM 在动态环境中对运动的物体进行了更好的处理 和ORB SLAM相比具有更高的精度和鲁棒性 7|5Dyna-SLAM 同Dyna-SLAM 处理了动态环境中对运动的物体 Mask R-CNN + 多视图几何检测动态物体 二者融合后...
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) 基于特征点的方法是SLAM的...
ORB_SLAM2是一种基于特征的定位算法,其核心是通过检测和匹配图像中的ORB特征点来实现定位。ORB特征点是一种具有旋转不变性和尺度不变性的局部特征,通过ORB特征点的匹配可以估计相机的运动和场景的三维结构。 然而,仅仅使用视觉信息定位存在一些限制,如图像的噪声、亮度变化和快速运动等。为了解决这些问题,ORB_SLAM2引入...
ORB_SLAM2中世界坐标选取的是第一个相机对应的坐标(VINS则不同),这样做会存在一个问题,因为第一个相机可能自身存在一定的旋转倾斜导致整个世界坐标看起来是歪着的,画轨迹的时候有一种倾斜的即视感,所以我觉得还是尽量固定好z方向,使轨迹没有横滚和俯仰。这里使用了三个关键帧联立视觉和IMU预积分数据构建一个AX=B...
FAST算法是一种高效的角点检测算法,通过计算像素点邻域的灰度差来判断该点是否为角点。通过FAST算法检测到的角点通常具有旋转不变性,但缺乏尺度不变性和旋转方向信息。 为了解决尺度不变性和旋转方向信息的问题,ORB算法引入了Harris角点响应函数进行角点提取和计算ORB算法特征描述子。其中,ORB算法通过计算图像的Harris角点...
cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh chmod +x build_ros.sh ./build_ros.sh 这里会报错,以下问题需要解决: 问题1: error: ‘usleep’ was not declared in this scope usleep(mT*1000); ^ 这是由于代码中缺少一个头文件,根据提示报错的cpp文件,一个一个打开并加入: ...
ORBSLAM2详 细算法流程完整版 目录 算法目的 位姿估计 + 建图 在建图的同时不断优化自身位姿 提高建图的准确度 为广大视觉SLAM算法打下了基础 算法应用场景 室内室外均可 有明显的并且数量合理的回环检测 单目、双目、RGBD 算法本身可能无法直接使用 但是为后续算法提供了模版框架 算法优点 室内室外均可 有明显的...
针对ORB-SLAM2在低照度,低纹理环境下的系统漂移误差较大和鲁棒性不足的问题,提出了一种基于自适应伽马变换的局部图像增强算法.首先,为了实现对图像低光部分的快速识别,将每一帧分解为若干个小图像块,根据亮度和对比度将图像块进行划分,对其中照度较好的部分使用固定阈值直接提取特征点;其次,针对复杂的低光环境,设计...
在看到orbslam2中的Tracking::Relocalization中的PnPsolver::iterate这个函数的时候新一轮的懵逼又开始了首先对这个算法真心不清楚,在不清楚的状况下,看代码更是一头雾水,所以借鉴了深入EPnP算法,还有orb_slam代码解析(2)Tracking线程有了一些理解,但其中还是有一些细节不是很懂,所以决定看原文和翻看矩阵分析并且按照代...
ORB-SLAM2是该领域的一个基准方法,但是,ORB-SLAM2中描述符的计算非常耗时,同时除非被选择为关键帧,否则描述符不能被重用。为了克服这些问题,我们提出了FastORB-SLAM,它是轻量级和高效的,因为它是通过跟踪相邻帧的关键点,而不需要计算描述符。为此,本文提出了一种基于稀疏光流的关键点匹配方法,通过两步实现从粗到...