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。
ORB-SLAM提出一种自动初始化流程,能够根据场景自动的选择模型(Homography or Fundamental),当初始化质量不好的时候则延迟初始化。 本文对初始化过程中的诸多细节进行了总结。 本文属于个人记录,比较乱。 1. 初始化流程 Step 0. 选定一个参考帧,提取ORB特征 选择标准:提取到的ORB特征数量足够多>100个 Step 1. 匹...
TrackMonocular是ORBSLAM单目视觉SLAM的追踪器接口，因此从这里入手。其中GrabImageMonocular下⾯有2个主要的函数：Frame::Frame()和Tracking::Track()。我会按照下⾯的框架流程来分解单⽬初始化过程，以便对整个流程有⽐较清晰的认识。1.Frame::Frame()1)作用 主要完成工作是特征点提取，涉及到的知识点其实很多...
初始化方法要求适用于不同的场景(特别是平面场景),并且不要进行人为的干涉,例如选取视差大(large parallax)的场景(视差大代表相机移动会带来明显的图像变化,通常距离相机距离越远,距离相机光轴越近,视差越小)。ORB-SLAM中并行计算了适用于平面场景的单应性矩阵H和一般场景下的基础矩阵F,然后通过打分选取合适的。ORB-...
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
单目SLAM地图初始化的目标是构建初始的三维点云。由于不能仅仅从单帧得到深度信息,因此需要从图像序列中选取两帧以上的图像,估计摄像机姿态并重建出初始的三维点云。 ORB-SLAM中提到,地图初始化常见的方法有三种。 方法一 追踪一个已知物体。单帧图像的每一个点都对应于空间的一条射线。通过不同角度不同位置扫描同...
orb-slam中的初始化是用连续的两帧完成的。如果两帧能够匹配出足够多对的ORB关键点，那么就可以使用...
总结而言，ORB-SLAM3的单目初始化过程是整个系统中非常关键的一步，它将初始关键帧和描述子转化为BoW，生成地图并进行优化，最终得到准确的地图。整个过程中涉及的知识点包括图优化、共视图、地图点和关键帧的定义以及各种优化算法的应用。理解并掌握这些知识点对于深入学习SLAM系统非常有帮助。参考文献包括...
当系统中有IMU,视觉初始化成功mState==OK且跟踪失败bOK==false LOST(跟踪失败) 跟踪线程track() 判断mState==NO_IMAGES_YET 是 执行mState=NO_INITIALIZED 判断mState==NO_INITIALIZED 是 此时情况为:1.还未获得初始帧 2.已经获得初始帧,但还未初始化成功 ...
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...