=== Optimizer::BundleAdjustment with lines === #18 openedMay 24, 2024bybrz-hub 1 编译时遇到/usr/bin/ld: ../lib/libORB_SLAM2.so: undefined reference to `cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::createBinaryDescriptor() #17 openedMar
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2 We provide a script build.sh to build the Thirdparty libraries and ORB-SLAM2. Please make sure you have installed all required dependencies (see section 2). Execute: cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh This will...
https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git 这里在编译时可能会出现错误,将安装好的g2o文件夹中的cmake_modules文件夹复制到~/pl-slam文件夹中即可。 YAML (tested with 0.5.2) Installation on Ubuntu: sudo apt-getinstall libyaml-cpp-dev stvo-pl It can be found at: https://github.com/rubengooj...
本文的方案已经用几个的数据集(如EuRoC或KITTI)进行了测试,并与ORB-SLAM2等最先进的方法进行了比较,结果显示,在大多数实验中,我们的性能更为稳健,同时仍在实时运行。PL-SLAM C++代码的开源版本已经为发布:https://github.com/rubengooj/pl-slam 主要贡献 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...
经典文献阅读之--PL-SLAM(点线SLAM) 之前作者基本都在围绕着特征点提取的路径在学习,最近看到了最近 人工智能 计算机视觉 Line 图像平面 R3 原创 敢敢的wings 2023-02-05 09:46:10 598阅读 [SLAM] a bite ofSLAM SLAM的定义及用途:如它的名字所告诉我们的:即同时定位(Localization)与建图(Mapping)。应用场景...
12131415161718 19202122232425 2627282930311 2345678 评论排行榜 1. Skimap_ros 利用RGBD创建Octomap(一)(4) 2. 重读ORB_SLAM之LocalMapping线程难点(1) 3. VINS 估计器之外参初始化(1) 1. Re:Skimap_ros 利用RGBD创建Octomap(一) @P01470258 兄弟,你找到这个skimap_ros github上的数据集了吗?... ...
今天带大家一起探索一些ROS2+turtlebot3的slam建图。第一步就是要有一个ROS2的环境,这个没有的请打开小鱼的fishros网站,选择一行代码安装ROS2进行安装。安装sudo apt installros-foxy-turtlebot3*安装mkdir -pros2slam/src && cdros2slam/src/git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot...
The datasets and the source code are available at https://github.com/kesai0518/Adaptive-Point-Line-Fusion-SLAM-with-MOT .Wang, KesaiSchool of Mechanical and Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, ChinaYao, Xifan...
代码已经提交在github上了,如果不知道github的地址的朋友, 请在...中回复开源地址获得。 推荐使用git clone的方式进行下载, 因为代码是正处于更新状态的, git clone 下载的代码可以使用git pull很方便地进行更新. 本篇文章对应的代码为lesson3 3.2 依赖
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。