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...
1. 扎实掌握视觉-惯性SLAM的基础理论;2. 掌握著名开源方案VINS-Fusion,并具备独立阅读其他开源SLAM代码...
ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来优化地图的准确性。ORB-SLAM能够在多种环境下稳定工作,适用于动态场景和长时间操作,因其出色的性能和灵活性,被广泛应用于自动驾驶、增强现实等领域。 VINS(V...
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...
SL-SLAM的系统结构如图2所示,该系统主要有四种传感器配置,即单目、单目惯性、双目和双目惯性。该系统基于ORB-SLAM3作为基线,包含三个主要模块:跟踪、局部建图和回环检测。为了将深度学习模型集成到系统中,使用了ONNX Runtime深度学习部署框架,结合了SuperPoint和LightGlue模型。
SuperVINS是一种利用深度学习改进VINS-Fusion的SLAM系统。在前端和回环检测中引入了SuperPoint和LightGlue,...
我们先对slam做个分类,基于传统的方法和基于学习的方法。 基于特征点法的视觉惯性slam中,从公开数据集上看,ORB-salm3的精度和鲁棒性效果最佳,vins-fusion其次,不怕在实际真车验证下,在拐弯情况下ORB-slam3存在容易跟丢,此时VINS-FUSION反而效果更佳。 在基于直接法slam中由德国慕尼黑大学开源的DM-VIO效果最好。
https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments VINS-Mono/Fusion 系统教程 VINS即Visual-Inertial navigation Systems,是视觉惯性导航系统的统称,不过我们平时所说的一般是指VINS-Mono/Fusion。香港科技大学飞行机器人实验室(沈邵劼团队)在2018年开源了VINS-Mono算法。第一作者秦通(2019华为天才少年),该...
作者分别比较了DynaVINS与VINS-Fusion、ORB-SLAM3、DynaSLAM。每种算法都在单目惯性(-M-I)和双目惯性(-S-I)模式下进行测试,由于DynaSLAM没有使用IMU,因此只在双目(-S)模式下进行进行。评估在VIODE数据集上进行,该数据集中存在一些大面积遮挡的数据。但由于VIODE数据集不包含由临时静态对象引起的错误回环情况,因此作...
六哥:中科院博士,前计算机视觉算法工程师。计算机视觉life平台负责人。 学习教程官网:cvlife.net 1、视觉SLAM:ORB-SLAM2(必学基础) 2、视觉惯性SLAM:ORB-SLAM3,VINS-Mono、VINS-Fusion 3、激光/多传感器融合SLAM:Cartographer,LeGO-LOAM、LIO-SAM、LVI-SAM 4、三维重建:视觉几何OpenMVS,深度学习重建MVSNet、PatchMa...