在视觉SLAM中,如何保存视觉地图并重复用于机器人定位是目前较为欠缺的一环。尽管ORB-SLAM3等系统提供了保存地图的定位模式,但是在光照变化场景中的精度和鲁棒性都难以保障。 另一方面,深度学习特征在大视角、大光照场景下实现了稳定的匹配效果,尽管通常计算量较大。因此,如何实现高效、稳定的长期视觉定位系统便成了本...
这反映在图5中紫色标记的覆盖率非常低但精度很高。ORB-SLAM3保持了最初提出的形式,因此没有参数可以调整以获得曲线而非单个点。Newer College数据集存在大量跟踪失败区域(如表1中的低跟踪率所示)。这导致基于时间的规则在该数据集上的表现比纯基于VPR的规则差。 像ORB-SLAM3这样的多地图SLAM系统存在跟踪丢失的问题...
有、无轮速里程计的VIO精度,最佳结果以绿色突出显示,破折号表示Kimera在给定的配置下未能获得合理的轨迹。 在真实数据和模拟数据上,使用PCM和GNC进行回环外点剔除的VI - SLAM精度。 Kimera相对于Vins - Fusion的VIO定位精度。 Kimera和Vins -- Fusion、ORB - SLAM3的精度对比。 5. 总结 这篇文章介绍了Kimera2对...
视觉有它天生的缺陷，比如对光照敏感。所以想进一步提高定位精度必须和其他传感器融合。比如ORBSLAM3中融合...
本文使用了EuRoC MAV数据集和TUM VI数据集进行实验。在EuRoC MAV数据集中,ORB-SLAM3在快速手持运动和各种光照条件下都表现出色,平均定位误差为3.5厘米。在TUM VI数据集中,即使在AR/VR场景中快速移动,ORB-SLAM3也能达到9毫米的定位精度。 5.总结 ORB-SLAM3作为最新的视觉SLAM系统,在特征提取、特征匹配和位姿估计等...
LSD-SLAM:构建大场景的半稠密地图,但是没有对地图进行优化,精度低 SVO检测FAST特征,利用直接法跟踪特征,利用重投影误差模型来优化位姿,但是只有短期的数据关联,限制了他的精度。 DSO在检测不到特征点的场景也可以得到精准的相机定位,利用7个关键帧的局部光度误差的BA来优化位姿,利用逆深度来存储点。
时隔四年,精度提高2到5倍,性能由于VINS-Mono 本文介绍了第一个能够使用单眼、立体和RGB-D相机,使用针孔镜头和鱼眼镜头模型进行视觉、视觉惯性和multi-map SLAM的系统——ORB-SLAM3系统。下面是本文两个主要创新点。 第一、主要的创新点是一个基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统,它完全依赖最大后验(MAP)估计,...
ORB-SLAM3 同时利用了这三种 data association,并且还加入了multi-map data association。这样就允许来自之前的子地图的信息来进行 match 和 BA。这样以来实现 SLAM 的终极目标:建图并用来提供高精度的定位。 作者也提到,This is essentially a syste...
3.4 位姿追踪结果与精度评价 为了直观评估相机轨迹与定位精度的测量结果,首先对构建的室内三维点云地图进行了顶部裁剪处理;其次,将相机轨迹导入处理后的地图中,以便观察和测量估计轨迹与预先设定的5个已知位置标记点在第一圈与第二圈位姿估计结果...