第三部分:介绍ORB-SLAM2的升级版——视觉惯性系统ORB-SLAM3的主要新增内容和代码,涵盖了IMU预积分、多地图系统、跟踪线程、部建图线程、闭环及地图融合线程等。 本书兼具技术的广度和深度,适合有一定SLAM基础的高等院校学生、科研机构研究人员和企业从业者阅读,尤其适合希望深入研究视觉(惯性)SLAM的算法工程师参考。
ORB-SLAM Atlas:第一个可以解决纯视觉或者视觉惯导的完整的多地图的SLAM系统;Atlas可以表示一组断开的地图,并将所有的地图操作平滑地应用于:位置识别、相机重新定位、环路闭合和精确的无缝地图合并。这允许自动使用和组合在不同时间构建的地图,执行增量多地图SLAM。 抽象的相机表示:使得SLAM代码与所使用的相机模型无关,...
ORB特征由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige和Gary R. Bradski在他们2011年的论文《ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF》提出,如论文题目所述,ORB特征在计算速度、匹配性能,以及在专利要求上都可以替代SIFT和SURF。 ORB取名已经反映出其是一个结合了改良后的FAST角点提取和BRIEF描述子的算法,...
[ORBSLAM2_09]之LocalMapping LocalMapping主要工作是维护局部地图,地图包括MapPoint和KeyFrame,关键帧之间关系维护是通过MapPoints,即关键帧之间是通过MapPoints建立关系。其中会使用ORBmatcher类中的一些匹配算法和Optimizer的优化算法。 LocalMapping的流程大概是将Trackking喂… ...
在单目-惯性配置中，ORB-SLAM3比MSCKF、OKVIS和ROVIO的精度高5-10倍，比VI-DSO和VINS-Mono的精度高...
非直接法的视觉SLAM方法由于其对不同环境的鲁棒性而越来越受欢迎。ORB-SLAM2是该领域的一个基准方法,但是,ORB-SLAM2中描述符的计算非常耗时,同时除非被选择为关键帧,否则描述符不能被重用。为了克服这些问题,我们提出了FastORB-SLAM,它是轻量级和高效的,因为它是通过跟踪相邻帧的关键点,而不需要计算描述符。为此...
ORB-SLAM利用特征点来追踪相机的运动。在某一帧中提取到的特征点经过特征点跟踪算法获得其在连续帧中的匹配点,进而计算相机的运动。ORB-SLAM采用光流法将特征点在连续帧之间进行跟踪,具体算法如下: -特征点提取:ORB-SLAM利用FAST算法检测候选角点,并根据Harris角点响应进行精确定位。 -描述子计算:对于检测到的候选角点...
第一个(https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/issues/778): 需要在system.h文件中,添加#include <unistd.h>。 第二个(https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/issues/494): 需要在ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/CMakeList.txt添加-lboost_system。
如果是euroc数据集,orbslam,本人钻研较深,可以略说一二 有一种可能性很大的原因就是,orbslam跑computestereo双目三维点计算的时候没有对视差角度进行限制,可想而知的是双目的baseline一般也就20cm左右(之后通篇假定为这个值) 但是呢orbslam的localmapping线程里有个createnewmap函数,里面对非双目点进行三角化的时候有...
在ORB-SLAM算法中,评价指标是衡量算法性能的重要标准。本文将从准确性、鲁棒性、实时性和可扩展性四个方面对ORB-SLAM算法的评价指标进行详细介绍。 一、准确性 准确性是评价SLAM算法的重要指标之一。在ORB-SLAM算法中,准确性主要体现在两个方面:定位的准确性和地图的准确性。 1. 定位的准确性:ORB-SLAM算法通过...