ORB-SLAM里面使用的就是这种解法。在ORB-SLAM中的RANSAC中使用了8对点进行计算,主要是为了与F矩阵的求解一致。 上述两种方法的结果没有太大差别,基本上是一致的。值得说明的是,ORB-SLAM在计算Homography的时候对2D特征点进行了归一化。 x_n = \frac{x-\mu}{\sigma} \\ 变成均值为0,方差为1的标准正态分布...
接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
金融界 2024 年 12 月 18 日消息，国家知识产权局信息显示，北京卓翼智能科技有限公司申请一项名为“单目 SLAM 静止初始化方法、装置、无人机和存储介质”的专利，公开号 CN 119129627 A，申请日期为 2024 年 11 月。专利摘要显示，本发明公开了一种单目 SLAM 静止初始化方法、装置、无人机和存储介质，所述方法...
ORB-SLAM3的Tracking部分作用论文已提及,包含输入当前帧、初始化、相机位姿跟踪、局部地图跟踪、关键帧处理、姿态更新与保存等,如图。 2 两个主要函数 单目地图初始化函数是Tracking::MonocularInitialization,其主要是调用以下两个函数完成了初始化过程,ORBmatcher::SearchForInitialization和KannalaBrandt8::ReconstructWithTw...
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
1、SLAM入门之视觉里程计(3):两视图对极约束 基础矩阵 2、SLAM基础知识总结 五、总结 单目方案的初始化过程再梳理一下: 对极约束是原理基础,从物理世界出发描述了整个视觉相机成像、数据来源以及相互关系的根本问题,其中印象最深的是把搜索匹配点的范围缩小成一段极线,大大加速了匹配过程。
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
单目初始化以及通过三角化恢复出地图点 单目的初始化有专门的初始化器,只有连续的两帧特征点均>100个才能够成功构建初始化器。 // mvbPreMatched是第一帧中的所有特征点;mvIniMatches标记匹配状态,未匹配上的标为-1;如果返回nmatches<100,初始化失败,重新初始化过程 ...
TrackMonocular是ORBSLAM单目视觉SLAM的追踪器接口，因此从这里入手。其中GrabImageMonocular下⾯有2个主要的函数：Frame::Frame()和Tracking::Track()。我会按照下⾯的框架流程来分解单⽬初始化过程，以便对整个流程有⽐较清晰的认识。1.Frame::Frame()1)作用 主要完成工作是特征点提取，涉及到的知识点其实很多...
地址是:https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3,我自己稍微做了点修改,可以跑数据集的版本,可以参考一下。 地址:https://github.com/shanpenghui/ORB_SLAM3_Fixed 二、初始化主要函数 ORBSLAM单目视觉SLAM的追踪器接口是函数TrackMonocular,调用了GrabImageMonocu...