这个地图保存的特征是最初ORB-SLAM 2丢失的。在本文中根据构建的SLAM地图评估KITTI数据集场景的定位精度。除此之外,使用我们的小型电动模型车对记录的数据进行了定位测试。实验结果表明,在特征丰富的环境下,以36m /s的平均纵向速度行驶的车辆,定位的相对平移误差不超过1%。相对full SLAM来说,定位模式有
在SLAM的过程中,错误的定位会导致地图的不连续,从而阻碍进一步的定位或重新定位。纯定位模式可以节省计算资源,并能够在发生错误定位时进行重定位。 下面,我们对ORB-SLAM2算法进行了改进,以适应这种只进行两阶段定位场景的需要。第一步,我们在低速行驶条件下使用SLAM创建了一个环境地图。第二步,我们加载地图并以...
首先使用恒速模型跟踪, 如果失败,则使用参考关键帧进行跟踪。 若使用参考关键帧进行跟踪也没有跟踪到当前帧,则系统只能进行重定位了。 若系统中的关键帧数量过少,也就是说系统刚开始运行就要重定位,那么就重…
F.定位模式 我们包含一种定位模式，只要环境中没有显著变化，它就能对已建图区域中轻量级长期定位非常有...
d、一个轻量级的定位模式,其可以有效重利用地图,在建图模式关闭时。 2、相关工作 3、ORB-SLAM2 用于双目和RGB-D相机的ORB-SLAM2是基于特征匹配的单目ORB SLAM。本系统的概览如下图: 系统主要有三个并行线程:1)跟踪来定位相机通过每一帧,每一帧中找到与局部地图的匹配,然后最小化重投影误差使用只有运动的BA。
ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估。此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特征点。 我们用29个广泛使用的公共数据测试的结果显示,在大多数情况下,本文方案...
ORBSLAM中的回环检测和重定位具有类似的方式,所以我们这里将两个部分放到同一篇文章中讲解。首先看tracking线程中的重定位。 一.Tracking重定位 重定位模式是在系统处于LOST(追踪线程失败)的情况下进行的系统挽救工作,它的基本流程是: (1)计算当前帧的BoW映射 ...
1) 判断是否需要进入或者退出纯定位模式,如果需要则执行 2) 判断是否需要重启tracking,如果需要则执行 3) 执行双目的跟踪程序。GrabImageStereo共有三个参数,分别是左目、右目和时间戳 3. RGBD相机入口(TrackRGBD) 整体流程和双目一样,唯一的区别是此处调用的入口是R...
ORB-SLAM2包括一个定位模式,该模式适用于轻量级以及在地图已知情况下长期运行,只要那个环境没有发生剧烈变化。在该模式中,局部建图和回环检测的线程中是停用的,并且这个相机始终都是在通过追踪进行重定位。在这个模式下,追踪模块使用视觉里程计进行匹配图像的点云。视觉里程计匹配在当前帧的ORB算子和由双目或者深度相机...
ORB-SLAM2后端基于单目和双目观测的BA，实现度量尺度的精确轨迹估计。系统包含轻量级定位模式，利用视觉里程计跟踪未建图区域，并匹配地图点实现零漂移定位。在29个主流公开序列评估中，ORB-SLAM2实现最高精度，是多数情况下的最精确SLAM解决方案。代码开源，旨在为SLAM社区和跨领域研究人员提供现成解决方案。...