ORB-SLAM1只能针对单目相机数据进行处理;ORB-SLAM 2 增加了对于双目和RGB-D相机的处理,在回环检测模块增加了Full Global BA的处理;ORB-SLAM 3则增加了对于IMU融合的支持,兼容鱼眼相机模型,并且增加了Altas多地图的支持;同时,回环检测为了支持多地图的模式,提供了一种叫Welding BA的优化方式。ORB -SLAM的作者将上述...
orbslam3在整个非线性优化部分都是基于最大后验估计(MAP),为此包含了大量的非线性优化函数。该系统在不同的线程,且多处使用基于非线性优化的状态估计,主要工具为g2o。既然是状态估计,首先应该关注状态量是什么,在写代码时也一样,要明白待优化变量是哪个?其次应该关注残差函数是什么、不同的传感器使用不同的残差函数...
纯视觉SLAM最佳开源方案是 ORB-SLAM2 ,因为它有如下优点:功能全面、研究的人比较多、可扩展性强、方便二次开发、代码规范、难度适中等。此外,还有一个优点就是ORB-SLAM系列仍然在不断更新,比如2020年推出的ORB-SLAM3,就新增了视觉+IMU紧耦合、多地图系统、抽象相机模型、地图保存加载等等新功能,其定位精度和鲁棒性...
orb_slam代码解析(3)LocalMapping线程 距离写上一片文章已经也过去一段时间了,对之前看过的程序竟是如此陌生,还好在此做注,现在开始看新的线程:LocalMapping 系统有一个map,这个线程就是用来管理这个地图的,这个地图在跟踪线程中被初始化,在ORBSlam2的Tracking线程中,进行相机状态初始化的时候,当使用对极约束时,求...
将cmake更新至最新版本,现最新为3.18.3 卸载旧版本的cmake 下载依赖项 文件路径一般选择在或路径下, 这里选择解压并安装 $ tar-zxvf cmake-3.18.3.tar.gz $ sudo mv cmake-3.18.3/opt/cmake-3.18.3$ cd/opt/cmake-3.18.3$./configure $ make-j8 ...
PointCNN 我们提供了一个简单而通用的点云特征学习框架。 CNN成功的关键是卷积运算符,其能够利用在网格(例如图像)中密集表示的数据中的空间局部相关性。然而,点云是不规则和无序的,因此对于与点相关联的特征而言,核心的直接卷积将导致抛弃形状信息,同时变化为顺序...
视觉SLAM开源算法ORB-SLAM3 原理与代码解析 ORB-SLAM系列作为特征点法VSLAM的代表作,被誉为工程性最强、最贴近落地的开源SLAM之一。 2020年夏,ORB-SLAM3被提出,在原有基础上增加了视惯融合SLAM支持、改进的场景识别技术、多地 图Atlas机制以及相机模型抽象化等新特性,通过多达四种层次的数据关联重用历史信息,有效提升...
1. 从理论与工程角度系统性讲解ORB-SLAM3课程,详细讲解理论算法,代码精析; 2. 富有挑战性的作业习题,将加深你对ORB-SLAM3理论体系的理解,并能对进一步的工程落地和学术研究带来帮助; 3. 专属的学习交流群,可以与讲师,各大院校和企业的人才进行沟通交流,一起分析和讨论遇到的难题,促进能力快速提升; 4. 面向...
ORB-SLAM3代码详解---基本框架解析及ORB特征提取 一、典型的视觉SLAM系统 一个典型的视觉SLAM系统主要包含数据处理、初始化、视觉里程计、地图维护、闭环检测等部分。 1.1 关键技术解析 1.1.1 初始化关键技术解析 初始化:主要就是以第一帧图像为参考帧,对后续的视觉帧进行特征匹配、位姿求解(对极约束)、三角化完成...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。