接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
因为知识有限，因此先记录初始化过程中的重要节点，并非全部细节，如果需要看代码的话，建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3（https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3）。这是我自己稍微做了点修改，可以跑数据集的版本，可以参考一下。https://github.com/shanpenghui/ORB_SLAM3_Fixed TrackMonocular是ORBSLAM单...
然而,与 ORB-SLAM3 相比,Stereo-NEC平均初始化时间长了 300.15 毫秒。这是由于Stereo-NEC中有两个额外步骤:1)在估计关键帧速度、重力方向和加速度偏置之前,首先估计初始陀螺仪偏置,而 ORBSLAM3 的惯性步骤同时估计速度、重力方向和 IMU 偏置。2)在获得陀螺仪偏置后,通过积分陀螺仪测量值去除陀螺仪偏置来优化相机...
ORB-SLAM3中IMU初始化由LocalMapping线程中的InitializeIMU函数完成。 主要是完成重力方向RwgRwg和尺度scale的估算,总共进行三次。 InitializeIMU函数包含两部分:InertialOptimization 和 FullInertialBAInertialOptimization函数纯IMU的优化,固定关键帧位姿,优化重力方向、尺度、关键帧速度和偏置...
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
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一个半径为r(默认r=100)的圆中查找...
源码:https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 处理完第0帧后,类似地,第1帧和0到1帧之间所有时刻的IMU测量值都会被系统读取,在TrackMonocular()函数中进行处理,从而完成系统的单目初始化。我们来看看这一过程都经过了哪些函数。 1. GrabImageMonocular() ...
2.已经获得初始帧,但当前帧不符合条件,重新寻找初始帧 3.当前帧不满足初始帧,重新寻找初始帧 否 此时情况为:1.初始化成功,此时系统开始进行跟踪 boolbOK;//用于判断跟踪状态 判断!mbOnlyTracking//该bool变量表示是否设置为只跟踪,默认值为false 是
本期由在国内知名研究院就职,具有多年机器人从业经验的单鹏辉工程师分享,分享的主题为《ORB-SLAM3经典单目初始化模块原理及实现》,主讲人会对该领域的核心和主流技术进行详细讲解,欢迎大家参与线上讨论。 直播时间: 12月23日(本周三) 20:00 直播地址:
超详细解读ORB-SLAM3单目初始化(下篇) 2021-01-07 19:57 −... 3D视觉工坊 0 1571 自己动手写ORB特征 2019-12-11 19:51 −通过一些简单的算法修改,使ORB的提取效率加速了5.8倍。编译该程序需要CPU支持SSE指令集。 如果我们能够对特征提取部分进一步并行化处理,则算法还可以有加速的空间。 // // Created...