学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 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-SLAM
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。
触发条件:10个以上关键帧,关键帧累计时间超过2s(单目),没有进行过IMU初始化 初值:RwgRwg通过速度变化近似得出,scale设为1 第二次初始化 VIBA1 触发条件:完成第一次初始化、累计时间>5s 初值:RwgRwg为单位矩阵,scale设为1 第三次初始化 VIBA2 触发条件:完成第二次初始化、累计时间>15s 初值:RwgRwg为单位矩阵...
ORB-SLAM3 的初始化包括 Vision-only MAP Estimation、Inertial-only MAP Estimation 和Visual-Inertial MAP Estimation 三个部分,第一部分在 tracking 线程中,后两部分在 local mapping 线程中。 A. Fundamentals 帧的状态向量定义为 Si=˙{Ti,vi,big,bia} ,其中包括世界坐标系下的 IMU 机体位姿 Ti=[Ri,pi]...
双目VI-SLAM初始化方法分为两种类型:联合方法和分离方法。联合方法通过融合视觉观测和IMU积分来同时处理视觉和惯性参数,但有可能在闭合解中忽视陀螺仪偏置,而且计算成本高。分离方法首先独立解决SfM问题,然后根据纯视觉SLAM系统中的相机姿态推导惯性参数,其准确性在很大程度上取决于纯视觉SLAM的性能。 即使在ORB-SLAM3这...
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:
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 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-SLAMLa...