本文提出了ORB-SLAM,一种基于特征的单目SLAM系统,它能在小环境和大环境以及室内环境和室外环境中实时运行。该系统对于严重的运动抖动具有鲁棒性,支持宽基线回环和重定位,并且包含全自动初始化。基于近些年来的优秀算法,我们从头设计了一种新型系统,它在所有的SLAM任务中使用了相同的特征:跟踪、建图、重定位和回环。一...
ORB-SLAM在SLAM领域的地位这里就不赘述了。接下来三章将针对ORB-SLAM1、ORB-SLAM2和ORB-SLAM3分别介绍。本节将对ORB-SLAM1进行介绍。 《ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System》。 0 摘要 本文介绍ORB-SLAM,一种基于特征的单目SLAM系统,可在小型和大型、室内和室外环境中实时运行。该系统对...
本文基于PTAM的主要思想,位置识别工作基于Gálvez-López and Tardós的工作,尺度感知的回环检测Strasdat,用于大规模操作的共视信息的使用,为了从头开始设计ORB-SLAM,一个新颖的单目SLAM系统,整个思想贡献如下: a、对于所有任务都使用相同的特征:跟踪任务,建图任务,重定位任务和回环检测任务。这使得系统更好的效率,更简单...
在ORB的原始论文:ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF已经考虑到了特征点提取的多尺度问题,使用图像金字塔的方式对多个尺度的图像进行ORB特征提取。但是在ORB-SLAM系列中,为了让特征点分散更加均匀,ORB-SLAM的作者根据OpenCV的实现进行了修改,让特征点尽可能...
总体来说,ORB-SLAM3的流程和ORB-SLAM1/2非常相似,对于ORB-SLAM系列熟悉的同学应该很容易上手;相机模型的抽象处理,使得SLAM位姿求解过程和相机成像模型解耦,理论上支持绝大多数成像模型的相机;通过对于IMU的支持,ORB-SLAM系列加入了VI-SLAM的大家庭,也表明多传感器融合的SLAM是目前一大发展趋势;多地图的机制有利于跟...
因为VINS-Mono在真实场景中的稳定性远远好于ORB-SLAM3,虽然ORB-SLAM3在论文中的精度指标大幅度好于VINS-Mono,但是,你总不能一直在那几个数据集刷指标吧,在工程中的应用就要求一个系统必须能够鲁棒稳定,本人实测ORB-SLAM3对外参,特别是rotation,非常敏感,标定差一些直接就跑飞了,而VINS就不会有这个问题,可能虽然...
ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四个主线程:前端位姿跟踪、局部地图构建与优化、闭环检测与优化、显示与交互。 1、前端位姿跟踪线程采用恒速模型,并通过优化重投影误差优化位姿。 2、局部地图线程通过MapPoints维护关键帧之间的共视关系,通过局部BA优化共视关键帧位姿和MapPoints。
ORB-SLAM 它是由三大块、三个流程同时运行的。第一块是跟踪,第二块是建图,第三块是闭环检测。 跟踪(Tracking) 这一部分主要工作是从图像中提取 ORB 特征,根据上一帧进行姿态估计,或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新关键帧。
相比于只使用最后几秒钟信息的视觉里程计系统,ORB-SLAM3系统是第一个能够在所有算法阶段重用所有先验信息的系统。这允许包括在BA优化共同可见关键帧,提供高视差观测并且提高精度。 通过实验表明,在所有传感器配置中,ORB-SLAM3与文献中可用的最佳系统鲁棒性一致,而且更加精确。值得注意的是,本文的立体惯性SLAM在EuRoC无...
ORB-SLAM是一个完整的SLAM系统,包括视觉里程计、跟踪、回环检测。它是一种完全基于稀疏特征点的单目SLAM系统,其核心是使用ORB(Orinted FAST and BRIEF)作为整个视觉SLAM中的核心特征。具体体现在几个方面: 提取和跟踪的特征点使用ORB。 ORB特征的提取过程非常快,适合用于实时性强的系统。