在回环检测中,SuperVINS采用VINS-Fusion中的词袋回环检测方案,但有所不同。SuperVINS使用SuperPoint深度学习特征描述子和更高效的DBoW3。与VINS-Fusion的DBoW2相比,SuperVINS生成词袋的速度更快,并在回环检测过程中实时生成词袋向量。 要生成词袋,首先收集覆盖广泛场景的多样化图像集合,从这些图像中提取深度学习特征描述子,...
在回环检测中,SuperVINS采用VINS-Fusion中的词袋回环检测方案,但有所不同。SuperVINS使用SuperPoint深度学习特征描述子和更高效的DBoW3。与VINS-Fusion的DBoW2相比,SuperVINS生成词袋的速度更快,并在回环检测过程中实时生成词袋向量。 要生成词袋,首先收集覆盖广泛场景的多样化图像集合,从这些图像中提取深度学习特征描述子,...
ORB做硬件加速都要更麻烦一些。我自己方案就是用GFTT+RootSIFT或SuperPoint(HF-Net)。不考虑后端的话,GFTT+KLT其实都非常好了。 所以如果你要问工程上哪个方案最好,我会告诉你RTAB-Map不错,但它只能做后端,你还需要一个好的前端。我们的前端方案今年会推产品,RTAB-Map这一两年也还会有重量级更新。除了VLAD部分还...
VINS-Fusion 是 VINS-Mono 的扩展，支持多种视觉惯性传感器类型（单目摄像机+ IMU，双目摄像机+ IMU，...
很多公司在工程上是用VINS(VINS-Mono或VINS-Fusion)做里程计,而不是ORB-SLAM,但是好像ORB-SLAM比VINS效果更好,这是为什么呢?且看大家是怎么说的 简单回顾 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...
我目前知道的最好的组合是GFTT(Shi-Tomasi)+SIFT描述子,回环检测能力吊打其它各种组合。CV领域就是这么神奇,最老的反而是最好的。GFTT本身开销就低,还方便做硬件加速。ORB做硬件加速都要更麻烦一些。我自己方案就是用GFTT+RootSIFT或SuperPoint(HF-Net)。不考虑后端的话,GFTT+KLT其实都非常好了。
全局映射线程: 负责闭环检测和全局位姿图优化,使用 NetVLAD 和 SuperPoint 深度网络进行特征匹配,并通过记忆树进行高效优化。 优势 高鲁棒性: AB-VINS 能够在低运动、IMU 饱和和存在坏闭环等挑战性场景下保持稳定运行。 高效率: AB-VINS 的主 VIO 线程效率非常高,能够满足实时性要求。同时,记忆树数据结构能够有效加...
change string vocabulary_file ="/home/lhk/catkin_ws/src/VINS_SPLG_BOW/loop_fusion/src/ThirdParty/Voc/superpoint.yml.gz";to string vocabulary_file ="your superpoint.yml.gz path"; file:config\euroc\euroc_mono_imu_config.yaml line:61,65,66 ...
VINS-Fusion is a well-known SLAM framework. The original version of VINS-Fusion front-end uses traditional geometric feature points and then performs optical flow tracking. This project uses the feature point method, introduces SuperPoint feature points and feature descriptors, and uses the LightGlue...
融合改进SuperPoint网络的鲁棒单目视觉惯性SLAM 实现图像特征点均匀检测和描述,构建鲁棒精确的特征关联信息;将改进SuperPoint特征点提取网络与VINS系统的后端非线性优化,闭环检测模块融合,提出一个完整的单目视觉惯性... 余洪山,郭丰,郭林峰,... - 《仪器仪表学报》 被引量: 0发表: 2021年 基于多目视觉与惯导融合的SLA...