这可以通过引入更多传感器信息(如惯性测量单元)或利用外部地图数据来实现。 其次,在跟踪过程解析阶段,可以改进关键点匹配方法以提高跟踪的鲁棒性。可以尝试使用更高级的特征描述子或结合深度学习方法进行特征点匹配。 此外,对于大规模场景和长时间跟踪,orb_slam2仍面临着由于地图增长而引起的计算复杂性和存储问题。因此,...
五、去除重复的点云 实验过程中不可避免的会回到某个之前来过的姿态,这个时候不能任由重复的点云在我的地图上大行其道,因此需要实时判断当前的点云是否已经添加到地图中去了,使用pcl::registration::CorrespondenceEstimation判断当前点云和地图有多少重复的点,该数目与点云总体数目之比如果大于某个阈值,则丢弃该点...
对两句进行了修改 2. 中间过程与RGBD过程相同 3. 实现 roscore roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch rosrun ORB_SLAM2 Mono/home/lzp/catkin_mono_orb/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/lzp/catkin_mono_orb/src/ORB_SLAM2/Examples/Monocular/TUM1.yaml OK 参考: 1. http://webdiis.uniz...
1.我们提出了Orbeez-SLAM,这是第一个实时单目视觉SLAM,它无需预训练,提供密集的地图,专为空间人工智能应用而定制。 2.通过结合视觉里程计和快速NERF框架,我们的方法实现了实时推理,并生成了密集的地图。 3. 我们广泛验证Orbeez-SLAM在挑战性基准方面具有最先进水平(SOTA)的基线,显示出卓越的定量和定性结果。 算法...
的特征点. 其代码实现?较琐碎,程序?还定义了?个 ExtractorNode 类?于进??叉树分配,知道原理就?,不看代码. NMS (Non-Maximal Suppression)?极?值抑制主要是为了避免图像上得到的“?点”过于密集,主要过程是,每个特征点会计算得到相应的响应得分,然后以当前像素点p为中?,取其邻域(如3x3 的邻域),判断当前像素...
实现方案 方案1: ORBSLAM2_with_pointcloud_map 简介: ORBSLAM2_with_pointcloud_map这个算法是高翔博士在orbslam_2算法的基础上修改增加了点云模块,可以保存并且加载点云地图. 测试效果: 从该图中可以看出在orbslam建图的过程中可以保存点云为pcd格式,如左上角所示。将此pcd文件用pcl_viewer打开,效果如下。
2)主要过程如下: 第一步计算将图像分成多少个cell,对每个cell分别进行提取特征点,cell的计算方法是根据需要提取的特征点数目,假设每个cell中需要提取5个特征点,以此进行计算需要的cell数目。 接着对计算好的cell进行特征点提取。首先使用阈值较大的参数作为FAST特征点检测阈值,如果提取到的特征点数目足够多,那么直接计...
下面是基于ORB-SLAM2去除动态特征点的实现方法: 1.动态物体检测:首先,我们需要使用一个动态物体检测算法来检测和跟踪图像中的动态物体。常用的动态物体检测算法有基于帧差法的背景建模算法、基于光流法的运动检测算法以及深度学习方法等。 2.动态特征点标记:一旦检测到动态物体,我们可以将与动态物体相关的特征点进行...
系统包含三个线程,一个通过每一帧寻找特征点与局部地图匹配并用motion-only BA最小化重投影误差,实现相机定位和跟踪的线程;局部地图和管理局部地图并优化,实现local BA 的线程;回环检测线程和通过pose-graph optimization纠正累计漂移的线程。该线程启动第四个线程在pose-graph optimization后做full BA,来计算优化的结果...