在视觉与IMU联合优化的过程中,ORB-SLAM3通过不断迭代和调整参数,使得视觉和IMU的信息能够相互补充和验证,从而提高定位的精度和鲁棒性。具体来说,优化过程会考虑到IMU的预积分测量值、视觉特征点的匹配关系以及三角测量原理等多种因素,通过最小化全局的重投影误差和调整关键帧的姿态和地图点的位置来实现优化目标。 3...
1)、PoseOptimization,基于3D2D匹配点对和已经根据Tracking的过程优化的初始位姿,采用g2o的图优化方法来优化位姿,其中g2o的图优化中,节点有基于位姿的g2o::VertexSE3Expmap,边有ORB_SLAM3::EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose(顾名思义,这条边仅仅通过相机位姿SE3将地图点坐标映射到图像像素且仅仅优化位姿Pose),以及设置观测...
这样的约束可以避免在优化过程中陀螺仪数据的漂移,避免不必要的位姿变动。 具体代码: // 第三种边(陀螺仪随机游走约束):陀螺仪的随机游走值在相邻帧间不会相差太多 residual=VG-VGk // 用大白话来讲就是用固定的VGK拽住VG,防止VG在优化中放飞自我 EdgeGyroRW *egr = new EdgeGyroRW(); 因为g2o中没有对应...
ORB-SLAM3是最新一代的视觉SLAM算法,支持单目、双目和RGB-D相机,并集成惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU),能在复杂动态场景中实现高精度定位和建图。其通过图像金字塔技术和稀疏优化方法,提高了特征点匹配精度和运行效率(Campos等,202...
通常,只会使用一级相邻层级的共视关系及信息,而局部地图优化时用两级相邻共视关系进行优化。 2. 作用 ① 增加地图点信息,以优化地图; ② 表示关键帧之间的关系、联系的紧密程度。 3. ORB-SLAM2中的应用场景 ① 跟踪局部地图,扩大搜索范围:Tracking::updateLocalKeyFrames(); ...
// 记录添加到优化器中的顶点的最大关键帧id longunsignedintmaxKFid =0; constintnExpectedSize = (vpKFs.size()) * vpMP.size(); vector<ORB_SLAM3::EdgeSE3ProjectXYZ *> vpEdgesMono; vpEdgesMono.reserve(nExpectedSize); vector<ORB_SLAM3::EdgeSE3ProjectXYZToBody *> vpEdgesBody; ...
ORB_SLAM3_vision3d 本仓库主要folked from ,主要对其进行代码注释,与bug修复。 主要参与的工作人员 本工程主要由公众号「3D视觉工坊」的嘉宾及博主一起协同完成,仍在持续完善中。 Other things 由于我们在学习过程中,难免会借鉴参考其他优秀的博客与工程,如有不当之处,还请批评指正。 也希望更多的小伙伴能够加入...
// 设置id,保证本次优化过程中id独立即可 vSE3->setId(0); // 要优化的变量,所以不能固定 vSE3->setFixed(false); // 添加节点 optimizer.addVertex(vSE3); // Set MapPoint vertices // 当前帧的特征点数量 constintN = pFrame->N; vector<ORB_SLAM3::EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose *> vpEdgesMono...
1.本发明涉及后端非线性优化技术领域,具体为一种基于orbslam3的加速ba优化算法。 背景技术: 2.orbslam为了实现定位和建图,分为四大线程,分别为跟踪,局部建图,局部建图,和重定位。跟踪是为了获得相机的初步位姿和地图点。当来自跟踪线程的新的关键帧作为新的节点,加入到地图中,slam系统将更新共视图、地图点、关键...
本篇文章将向大家介绍在SLAM中使用的相关优化算法及其在ORB-SLAM3中相关模块中的具体应用案例。 首先,SLAM系统的核心功能之一为视觉里程计(Visual Odometry, VO,也通常称为前端,记录智能体随时间变化在场景中运动的姿势方向和位移,由于前端长时间运行会出现累积漂移和误差,因此也还有回环和地图合并检测等后端模块来进行...