临时的相机遮挡和快速运动导致视觉元素丢失跟踪，使得系统失效。ORB-SLAM率先使用基于词袋位置识别的快速重...
ORB-SLAM3能够在长时间的不好视觉信息中继续运行:当它丢失时,它会启动一个新的地图,在重新访问地图区域时,该地图将与以前的地图无缝合并。与只使用最后几秒信息的视觉里程计系统相比,ORB-SLAM3是第一个能够在所有算法阶段重用所有先前信息的系统。 我们的实验表明,在所有传感器配置中,ORB-SLAM3与文献中可用的最佳...
一、基本信息 ORB-SLAM3是西班牙萨拉戈萨大学于2020年7月中旬开源的作品,与ORB-SLAM、ORB-SLAM2一脉相承,是一个能够使用单目、立体、RGB-D相机,兼容针孔及鱼眼相机模型进行视觉、视觉+惯导和多地图的综合性SLAM方案。 首先回顾一下历史:ORB-SLAM首次在2015年被提出,它的改进版ORB-SLAM2在2017年被提出,同年提出了...
ORB-SLAM3论文:ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM 全网最详细的ORB-SLAM2/3代码注释 https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_comments https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments 大纲: 1.ORB-SLAM3核心点摘要 2.视觉...
1.ORB-SLAM3论文重点导读及整体算法流程梳理,摘要ORB-SLAM3是第一个能够执行纯视觉、视觉-惯导以及多地图的SLAM系统,可以在单目,双目以及RGB-D相机上使用针孔以及鱼眼模型。本文主要新颖之处在于基于特征的VIO紧耦合系统,该系统完全依赖于最大后验估计,即使在IMU初始化