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...
ORB-SLAM算法结合了两个主要组件:特征提取和描述子生成以及基于特征匹配和几何约束的相机位姿估计。以下是ORB-SLAM中使用的算法与公式的相关参考内容。 1. Feature Detection and Description: ORB-SLAM使用FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法作为特征点检测器,FAST算法通过检测图像中像素点灰度值的快速变化...
本文是ORB-SLAM3深度系列的第二篇内容,我们将聚焦ORB-SLAM3的整体算法代码流程梳理及论文重点翻译和解读。 01 ORB-SLAM3系统优势 ORB-SLAM3是第一个对短期、中期、长期数据关联的视觉、视觉惯性系统。和其他具有代表性的视觉和视觉惯性系统相比,ORB-SLAM3系统都优势明显。 具体表现在四个方面: 1)它是一个单...
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。
[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...
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...
FAST算法是一种高效的角点检测算法,通过计算像素点邻域的灰度差来判断该点是否为角点。通过FAST算法检测到的角点通常具有旋转不变性,但缺乏尺度不变性和旋转方向信息。 为了解决尺度不变性和旋转方向信息的问题,ORB算法引入了Harris角点响应函数进行角点提取和计算ORB算法特征描述子。其中,ORB算法通过计算图像的Harris角点...
ORB-SLAM是基于ePnP算法通过设置一个Perspective-n-Points求解器来解决重定位问题的,这假设了一个经过校准的针孔相机及它相应的方程。为了跟进我们的方法,我们需要一个PnP算法,它独立于所使用的相机模型工作。出于这个原因,我们采用了最大似然Perspective-n-Point算法(MLPnP)[74],该算法与相机模型完全解耦,因为它使用...
ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理,如下图所示,主要包括4步,提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。 以下结合相关理论知识,阅读ORB-SLAM2源代码,从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) ...