在本文中,我们基于之前的工作单目ORB-SLAM,并且提出ORB-SLAM2,其贡献如下: 1)首个针对单目、双目和RGB-D相机的开源SLAM系统,包含回环、重定位和地图复用; 2)RGB-D结果表明,通过使用BA,我们比基于ICP或者光度和深度误差最小化的最先进方法获得更高的精度; 3)通过使用近、远双目点和单目观测,双目结果比最先进的...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1610.06475.pdfGitHub链接:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2作者主页:http://webdiis.unizar.es/~raulmur/ 作者:自动驾驶专栏 | 原文出处:公众号【自动驾驶专栏】评估本…
论文地址: https://arxiv.org/pdf/1610.06475 代码: https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git 来源:萨拉戈萨大学 论文名称:ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras 原文作者:Raul Mur-Artal 内容提要 本文提供了一个完整的单目、立体和RGB-D相机SLAM系统,包括地图...
从以上步骤可以看出,ORB-SLAM 在单目初始化花了很多心思。有一个很明显的特点:只要出现一点不妥,ORB-SLAM 就会选择重新初始化。论文中说,这种高标准严要求的初始化准则,是 ORB-SLAM 系统鲁棒性非常好的重要原因之一。因为如果初始化就不合适或出错,后面的跟踪只会一错再错,错上加错。 以ORB-SLAM2 代码(程序导...
上图就是 LocalMapping 线程的程序导图,从中可以很清晰地看出 LocalMapping 线程的逻辑,并且和论文中的步骤进行对应。 如果嫌这张图不够清晰的话,可以点击 ORB-SLAM2 程序导图链接(文首)查看清晰全图 插入KF 在插入 KF 后,会通过 LocalMapping::SetAcceptKeyFrames(false) 通知 Tracking 线程,LocalMapping 线程正...
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...
本视频为直播《《SLAM技术简介 及 ORB-SLAM2论文精讲》》中的论文精讲第2部分。主持人:小六,中科院博士,计算机视觉life公众号创始人。 欢迎加入技术交流群一起和同行交流,入群请添加此微信号:chichui502 ,备注:“名字+学校/公司+研究方向”。 学习SLAM看这里:https:
ORBSLAM2理论与实战(1) SLAM认识 1、SLAM(同步定位与建图): SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写,意为“同时定位与建图”。它是指运动物体根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程。目前,SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实。其用途包括传感器自身的定位,以及后续的路...
ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案。它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能。无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作。ORB-SLAM2在后端上采用
首先SLAM细分也有很多方向，比如机器人、自动驾驶、AR等，我本来一开始对AR就很感兴趣，所以会找准SLAM...