旋转不变性:首先利用灰度质心法计算出特征的方向,然后计算旋转后的BRIEF描述子。 抗噪能力:计算BRIEF的时候不是使用一个点的灰度,而是使用了点周围5×5区域的灰度。 应该也有一定的光照不变性:因为FAST提取的时候是比较灰度,rBRIEF的计算也是比较灰度。 速度快:使用了FAST角点,BRIEF描述子,二者均很快。速度是SIFT的100倍,
未来研究方向:进一步研究如何利用边缘计算来提高Visual-SLAM的控制能力、隐私保护、并发处理和动态推理等。 注:局部地图的设计目的和作用。 解耦tracking和局部地图构建任务:局部地图作为一种数据结构,使得跟踪模块(Tracking)和局部地图构建任务(Local-Mapping)能够在逻辑上分离开来。这种解耦允许每个模块独立运行,减少它们之间...
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,我们加载地图并以更高的速度在地图上定位车辆。结果表明,这种纯定位策略可以有效降低计算量和定位误...
第三步：计算角度。通过灰度质心与圆心的向量角度，ORB特征不仅提取了角点，还计算出了每个角点相对于坐标系的角度，这有助于确保每次描述子计算的方向一致性，实现了角度不变性。第四步：计算旋转感知的BRIEF描述子。BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述子是一个二进制描述子，以其...
ORB SLAM2是一种开源的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法,主要用于实现自动驾驶车辆的自主导航。它通过计算图像中的关键点和特征线,然后利用这些信息来估计相机的位置和方向,从而实现对环境的感知和定位。在ORB SLAM2中,首先需要安装OpenCV和PCL库,然
Tracking线程主要做以下两件事:(1)估计每一帧相机的位姿,(2)选择新的关键帧。 1.1、ORB特征提取 综合考虑算法的速度(算法的运算时间上,排除SIFT、SURF等)和鲁棒性(尺度、旋转、光照上、排除BRIEF、LDB等),选择ORB特征点算法。ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)改进了FAST角点不具备方向性的问题,并改进BRIEF...
摘要:为解决视觉SLAM在户外眩光场景下稳定性较低的问题,本文结合深度学习在图像处理领域的方法,提出了一种面向室外含有眩光干扰场景的改进的ORB-SLAM2算法。首先,将定位相机拍摄图片输入预先训练的U-Net网络处理,该网络可有效去除图片眩光,同时对...
FAST没有计算旋转,因此ORB通过计算以FAST角点O为中心的图像块的质心C,那么向量OC→的方向就是特征点的方向,具体值通过图像块的矩得到。 通过各种改进,FAST特征具有了尺寸和旋转的描述,在ORB中,把这种改进后的FAST称为oFAST。 BRIEF描述子 BRIEF描述子是一种二进制字符描述子,其描述向量定义如下: ...
2. 提取FAST角点 使用FAST算法，基于中心像素与周围像素的灰度对比，快速识别关键点。 通过设定阈值判断像素是否为角点，并通过非极大值抑制处理去除冗余点。3. 计算角度 计算每个角点相对于坐标系的角度，通过灰度质心与圆心的向量角度实现。 这有助于确保每次描述子计算的方向一致性，实现角度...