ORB-SLAM3通过初始化来建立初始的地图和相机位姿。初始化过程中,系统首先通过ORB特征点匹配和RANSAC算法估计相机的运动,然后利用三角测量恢复出初始地图点的位置,并计算相机的位姿。在后续的重定位过程中,系统通过匹配当前帧的ORB特征点与地图点,计算相机位姿的变化来进行位姿估计和地图更新。 三、建图与跟踪 ORB-SLAM...
在ORB3中考虑到的数据关联包括短期内滑动窗口中关键帧观测到的路标点和图像特征的数据关联;中期的数据关联是指图像特征与局部地图点的关联;长期的数据关联包括利用场景识别技术和词袋模型,在回环检测、重定位等过程中的数据关联;而多地图的数据关联还可以实现地图之间地图点的匹配和融合。 ORB-SLAM 3的基本流程和此前...
它使用了ORB特征描述子和BoW(Bag-of-Words)模型,能够在实时运行中同时进行相机定位和场景重建。本文将详细介绍ORB-SLAM3的基本原理。 SLAM概述 SLAM是指在未知环境中,通过移动传感器(如相机、激光雷达等)获取数据,同时实时地进行自我定位和地图构建的技术。SLAM系统通常包括前端和后端两个部分。前端负责提取特征、建立...
简单来说它的深度成像原理是主动立体红外成像,不是传统意义上理解的双目RGB相机成像,这点需要注意一下。传统的双目立体视觉的原理和人眼感觉深度的原理类似,左右两个相机(已知空间关系)同时对场景进行拍摄,空间中的同一点在两个相机的成像上有不同的像素坐标,由于两相机之间的空间变换关系事先已经确定,所以可以利用三角...
ORB_SLAM中定义的pattern //下面就是预先定义好的随机点集,256是指可以提取出256位的描述子信息,每个位由一对点比较得来;4=2*2,前面的2是需要两个点(一对点)进行比较,后面的2是一个点有两个坐标staticintbit_pattern_31_[256*4] ={8,-3...
ORB_SLAM3原理源码解读系列(2) 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Fram...
而ORB-SLAM3-SSD-Semantic在ORB-SLAM3的基础上,进行了以下改进: 1. SSD(Single Shot MultiBox Detector):SSD是一种基于神经网络的目标检测算法。ORB-SLAM3-SSD-Semantic使用SSD来实现实时的目标检测,提取图像中的物体信息。 2.语义分割:语义分割是指将图像中的每个像素标注为特定的类别,如人、车、建筑等。ORB-...
今天开课!视觉惯性天花板ORB-SLAM3,原理解析、代码详解与改进建议 今天开课!视觉惯性天花板ORB-SLAM3,原理解析、代码详解与改进建议
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。 我们举办的线上直播分享,旨在更加详细和清晰地传播3D视觉技术,主讲人主要来自特邀嘉宾和星球成员,也非常欢迎其他童...