在KITTI下载kitti/00数据,并将其放到~/KITTI目录下。 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/plsla...
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,...
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PL-SLAM:aStereoSLAMSystem through the...地图。然而在弱纹理环境里,找到足够多可靠点特征通常是一件很难的事,这导致传统方法的性能会降低。本文提出了PL-SLAM,一种结合点和线段特征的立体视觉SLAM系统,能够在鲁棒地在更多不同的场景里运行 visual slam with lines or combined points and lines学习记录...
[pl-slam] 几个重要的参数属性 1.class PinholeStereoCamera 创建PL-SLAM工程时,参数是一个相机模型;运行StVO时,函数参数也是一个相机模型;在plslam_dataset.cpp中,在读取完图像数据后,很重要的一个是读取相机参数,设定一个针孔相机模型。 因此,先具体看下相机模型的相关类:classPinholeStereoCamera...
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 ...
1.第一个实时开源的同时使用点和线分割特征深度SLAM系统,并且在弱纹理环境中传统点特征方法失效的情况下拥有较高的运行鲁棒性。 2.一种新的同时处理点和线特征调整关键字位姿。 3.一种扩展BoW方法同时考虑点和线特征分割提高闭环检测 算法流程 1.问题描述 ...
1. 在ORB-SLAM算法中,加入了线特征的应用,从而提升了其在弱纹理环境中的运行性能 ,得到了PL-SLAM算法。 2. 提出了一种新的初始化策略,即在连续三帧图像中只能检测到线特征的情况下,估计出一个近似的初始化地图。 图1 PL-SLAM算法流程 如图1所示,PL-SLAM算法分为三个主要线程:跟踪、局部地图创建和回环检测...
4.4 运行结果分析 4.4.1 运行时间分析 处理一次plicp需要大概0.5ms的时间,这个时间已经非常短了,能够满足实时的匹配计算. 4.4.2精度分析 上面的输出是在机器人静止情况下的结果,x, y, theta的值虽然不为0,但是是10的负300次方,这基本上就是0了,也挺好的. ...
编译时遇到/usr/bin/ld: ../lib/libORB_SLAM2.so: undefined reference to `cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::createBinaryDescriptor() #17 openedMar 17, 2024bylijianfromearth 1 如何用自己的相机运行PL-SLAM呢? #16 openedOct 17, 2023byS1aoXuan ...