PL-SLAM是基于ORB-SLAM2框架和LSD(Line segment Detector)来做的SLAM,主要是结合点线特征,提高SLAM在环境中运行的可靠性。基本框架与ORB-SLAM2一致,但是在代码中并行地添加了点和线的特征。文中使用了LSD去提取线特征,官网上的开源代码,就直接拿来测试了一下: 提出了PL-SLAM,...
将~/pl-slam/config/dataset_params/kitti00-02.yaml复制到~/KITTI/kitti/00,然后将kitti00-02.yaml改为dataset_params.yaml. 将~/pl-slam/config/config/config_kitti.yaml中vocabulary_p和vocabulary_l的路径改为自己的。 SLAM Application ./build/plslam_dataset kitti/00-c config/config/config_kitti.yaml...
不过这个PL-SLAM虽然精度和鲁棒性有着显著提升,但是实时性反而没有了保证(loop closure中点线特征描述子都使用了。),具体我还没有跑过代码,没有亲身感受,只是从作者给的数据得知的。 另外,在读这篇单目PL-SLAM的时候,作者引用的一篇关于从PL中估计位姿的文章,个人感觉,应该有必要学习一下:Accurate and Linear Ti...
7prev_frame->DT = Matrix4d::Identity();//DT是什么?8//variables for adaptative FAST9orb_fast_th = Config::orbFastTh();//orb提取特征的threshold10//SLAM variables for KF decision11T_prevKF =Matrix4d::Identity();12cov_prevKF_currF =Matrix6d::Zero();13prev_f_iskf =true;//前一帧是...
一、PL-SLAM系统组成 1.地图(Map):主要由四部分组成:1)一些列的关键帧(KFs);2)检测到的3D地标点(landmarks),包括关键点和线段;3)共视图(covisibility graph);4)生成树(spanning tree)。 2.特征跟踪(Feature Tracking):这一块,作者采用的就是之前的PL-SVO框架进行的。简而言之,就是从一系列的图像帧中跟...
RGBD-PL-SLAM项目配置 编译环境 VS2017 + CMake3.20.2 + win10 20H2 + Windows SDK8.1 1. 目前遇到的问题 为什么要编译这些库 编译库以后有什么作用 我如何创建一个需要编译的库 2. 编译相关库 下载源代码 -> 新建source、build、install文件夹-> 源代码拷进source里 -> 使用Cmake + VS2017进行编译 ...
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代码:https://github.com/luigifreda/plvs.git 摘要 本文介绍了PLVS:一种稀疏、栅格建图和3D无监督增量分割的实时SLAM系统。PLVS代表Points(点)、Lines(线)、Volumetric mapping(栅格建图)和Segmentation(分割)。它支持RGB-D和双目摄像头,可以选择搭配IMU。SLAM模块是基于关键帧的提取和跟踪稀疏点和线段作为特征。
PL-SLAM系统理论包括关键帧选择、局部地图构建、局部BA优化和回环检测等关键部分。实验对比结果，显示了系统在精度和鲁棒性上的显著提升，但实时性略有下降。双目PL-SLAM系统同样存在，提供了详细系统介绍和开源代码。阅读PL-SLAM相关文献，可以了解更为详细的系统实现和理论。最后，提及PL-SLAM的多种版本，...
For running SLAM we can load the default parameters file or employ theconfig_xxxx.yamlfiles provided for every dataset. Usage: ./plslam_dataset <dataset_name> [options] Options: -c Config file -o Offset (number of frames to skip in the dataset directory -n Number of frames to process th...