\begin{array}{*{20}{c}} {{s_2}{t^ \wedge }{x_2} = {s_1}{t^ \wedge }R{x_1} \Rightarrow {s_2}{x_2}^T{t^ \wedge }{x_2} = {s_1}{x_2}^T{t^ \wedge }R{x_1}} \\ \Downarrow \\ {{x_2}^T\underbrace {{t^ \wedge }R}_E{x_1}{\text{ = }}0} \e...
单目初始化流程图 1.新建初始化器:获取相机内参矩阵和参考帧特征点,设置估计误差和RANSAC迭代次数 mpInitializer = new Initializer(mCurrentFrame,1.0,200); 2.特征匹配: |—— MonocularInitialization(); // 单目初始化函数 |—— int nmatches = matcher.SearchForInitialization(...) // 一、特征匹配 ...
1 通过匹配选取两个可以作为起始两帧的初始帧 2 根据匹配计算两帧之间的位姿 3 三角化测量初始的特征点云深度,进而获得点云地图。 4 BA优化初始点云 在初始化后,单目模式和双目及RGBD模式一样,都是通过PNP来计算位姿。 下面,说一下初始化算法的步骤: 第一阶段:选取两个可以作为起始两帧的初始帧 这一阶段做...
对于任何一个单目 SLAM 系统来说,在系统运行之初都要进行初始化,其目的在于,要计算出某两帧的相对位姿,以此来通过三角化得到一些初始 MapPoints,从而得到一个初始的 Map,这样之后的跟踪也好优化也好都在这个基础上进行。在 ORB-SLAM 之前的单目 SLAM 系统的初始化,往往需要依赖真实场景中某样确定的物体(eg. MonoSLA...
单目初始化计算整体流程如下: 第1步 图像帧筛选 第2步 图像帧投影获取匹配点 第3步 匹配点归一化 第4步 计算H矩阵和F矩阵并评分 第5步 重建R和t 第6步 三角测量 第7步 地图初始化 01 图像帧筛选 ORBSLAM2使用连续两帧图像进行系统初始化,得到F或H矩阵,从而恢复相机姿态R和t,进而计算得到初始地图点;因此...
初始化特征匹配 1.1 查找候选特征点: 因为单目初始化的两帧是连续的,且初始化的两帧的速度一般不快,两帧差距不大,因此这里的候选关键帧采用最简单的紧邻搜索。如图所示: 假设特征点在Frame1中的位置为A(x,y)。那么Frame2中的候选特征点就在对应坐标的...
ORB-SLAM3的Tracking部分作用论文已提及,包含输入当前帧、初始化、相机位姿跟踪、局部地图跟踪、关键帧处理、姿态更新与保存等,如图。 2 两个主要函数 单目地图初始化函数是Tracking::MonocularInitialization,其主要是调用以下两个函数完成了初始化过程,ORBmatcher::SearchForInitialization和KannalaBrandt8::ReconstructWithTw...
最近开始学习下ORB_SLAM2源码,边阅读边记录下自己的理解,首先来一个大致初始化流程图,阅读从mono_euroc.cc开始。 Tracking::MonocularInitialization(); 1.第一帧刚来,未构造初始化器,则构造 (如果是单目初始器mpInitializer为空,即第一次进行初始化,并且特征点数>100,得到用于初始化的第一帧:) 2.第二帧(当前...
单目初始化计算整体流程如下: 第1步 图像帧筛选 第2步 图像帧投影获取匹配点 第3步 匹配点归一化 第4步 计算H矩阵和F矩阵并评分 第5步 重建R和t 第6步 三角测量 第7步 地图初始化 01 图像帧筛选 ORBSLAM2使用连续两帧图像进行系统初始化,得到F或H矩阵,从而恢复相机姿态R和t,进而计算得到初始地图点;因此...
ORB_SLAM3原理源码解读系列(2)——单目初始化 @[toc] 一、初始化特征匹配 1.1 查找候选特征点: 因为单目初始化的两帧是连续的,且初始化的两帧的速度一般不快,两帧差距不大,因此这里的候选关键帧采用最简单的紧邻搜索。如图所示: 假设特征点在Frame1中的位置为A(x,y)。那么Frame2中的候选特征点就在对应...