我们的实验表明,我们的双目惯性SLAM在EuRoC无人机上的平均精度为3.6cm,在TUM-VI数据集(AR/VR场景的一个典型设置)中,快速手持移动时的平均精度为9mm. 2 关于ORB-SLAM3 相对于ORB-SLAM2以及ORB-SLAM-VI, 其最大的亮点有: 基于特征的紧密集成视觉惯性SLAM系统(将极大后验概率估计MAP用于IMU初始化等) 多地图SLA...
B.TUM-VI基准数据集上的视觉-惯性SLAM TUM-VI数据集由6个不同环境中的28个序列组成，其使用手持鱼眼...
我们的实验表明,在所有传感器配置中,ORB-SLAM3都与文献中可用的最佳系统一样强大,并且明显更加准确。值得注意的是,我们的立体惯性SLAM在EuRoC无人机中的平均精度为3.5厘米,在TUM-VI数据集的房间中实现了9毫米的快速手持运动,这是AR/VR场景的代表设置。为了社区的利益,我们公开了源代码。 1 引言 在过去的二十年里...
我们的立体惯性SLAM在EuRoC无人机中实现了3.5厘米的平均精度,在TUM-VI数据集的房间中实现了9毫米的快速手持运动,TUM-VI数据集是一种代表AR/VR场景的设置。 一、介绍 SLAM地图的最大优点是,它允许在BA中匹配和使用先前的观测结果,执行三种类型的数据关联: 短期数据关联: 在最近的几秒钟匹配获得的地图元素。这是...
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-SLAM-VI,时隔3年,ORB-SLAM3横空出世,朋友圈、学术群里到处都在热议这个挂在Arxiv才不到3天的论文。好奇心的驱使下,本人偷瞄了一下论文,就在这里总结一下吧。
通过实验表明,在所有传感器配置中,ORB-SLAM3与文献中可用的最佳系统鲁棒性一致,而且更加精确。值得注意的是,本文的立体惯性SLAM在EuRoC无人机上实现了3.6cm的平均精度,在TUM-VI数据集(AR/VR场景的代表)的室内场景中,快速手持运动达到了9 mm的平均精度。
/root/autodl-tmp/ORB_SLAM3/Examples_old/Monocular-Inertial/mono_inertial_tum_vi.cc:219:87: error: ‘t2’ was not declared in this scope; did you mean ‘tm’? 219 | double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration>(t2 - t1).count(); ...
在TUM-VI基准数据集上的视觉-惯性SLAM评估中，系统在单目-惯性和双目-惯性配置中获得优越性，与DSO、ROVIO和VI-DSO相比，证实了本文方法的优越性。在多段SLAM评估中，ORB-SLAM3在EuRoC数据集的三个环境中分别处理所有场景段，每个房间中的首个序列提供初始地图，然后处理后续序列，快速与先前段地图合并，...
ORB-SLAM3- TUM-VI Monocular-Inertial, Outdoors6 心向天空の微末凡尘 204 0 Moveit! 心向天空の微末凡尘 358 0 1-2 SLAM是什么 心向天空の微末凡尘 2143 1 【ICRA2021】Kimera-Multi:分布式多机器人度量语义SLAM系统 心向天空の微末凡尘 962 0 ...
00:00/00:00 可视化、视觉惯性ORB-SLAM3库地图融合和回环闭合算法在TUM-VI 数 汀人工智能技术发布于:浙江省2023.01.06 15:13 +1 首赞 可视化、视觉惯性ORB-SLAM3库地图融合和回环闭合算法在TUM-VI 数据集表现