无人机在复杂弧形（如隧道）退化场景中的SLAM（同时定位与地图构建）技术，结合单目相机、激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）时，能够显著提升定位与建图的准确性和鲁棒性。以下是对该技术的详细解析：一、技术背景与概述 在无人机进行隧道等复杂弧形场景的探索时，由于环境特征单一、光线变化大、GPS信号受限等因...
结果显示，与最新的基于NeRF的SLAM相比，基于3DGS的SLAM具有竞争力的渲染性能。此外，MotionGS在每个场景...
通过IMU数据,可以获取物体的动态信息,从而对单目视觉SLAM进行优化。 2.2 CNN技术 CNN是一种深度学习算法,具有强大的特征提取能力。在计算机视觉领域,CNN广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。在SLAM领域,CNN可以用于特征点的提取和匹配,提高SLAM的精度和鲁棒性。 三、联合IMU与CNN的单目视觉SLAM方法 3.1系统...
ORB-SLAM3运行双目+IMU惯导(大厅带楼梯场景tum数据集)精度好,鲁棒性强。 8034 2 1:54 App ORB-SLAM3跑单目相机,实时性准确性确实厉害。 716 -- 3:06 App ORB-SLAM3 运行单目相机+IMU(室内场景) 406 -- 6:10 App ORB-SLAM3 运行单目+IMU效果(大厅楼梯场景) 1705 -- 9:41 App 宇树L2激光雷达运...
这是视觉定位与导航的一个基本问题之一。解决了SLAM、VIO、VIM等方向的位姿估计问题,EKF及其改进算法已经成为SLAM前端位姿估计的常用方法。 我们有一个机器人当然可以是无人机,无人车等各种机器人,上面有单目相机和IMU模块,IMU可以提供体坐标系下的转速和加速度。
大多数现有的单目视觉惯性SLAM技术都假定摄像机IMU外部参数是已知的,因此这些方法只在初始化阶段估计速度的初值、视觉尺度、重力、陀螺仪和加速度计的偏差。然而,精确的外部校准是一件专业性要求很高的工作,一旦传感器组件的机械状态稍微改变,就需要重复进行。为了解决这个问题,我们提出了一种在线初始化方法来自动估计初始...
另一方面,如果正确处理了高维测量,视觉传感器会为定位问题输出丰富的信息[3]。无论是通过将视觉测量与已知地标匹配[4]–[6],还是通过构建环境并估计自我运动(SLAM)[7]–[9],视觉传感器都是一个有吸引力的解决方案,不仅是一个独立的系统,也是一个集成的系统。
在ROS中使用ORBSLAM3,可以通过接口将其与其他ROS节点进行通信和集成。下面我们将按照双目IMU和单目IMU两种模式,介绍在ROS中使用ORBSLAM3的方法。 双目IMU模式: 1. 安装ORBSLAM3和ROS接口: 首先需要按照ORBSLAM3和ORB_SLAM3_ROS的官方文档分别安装ORBSLAM3和ROS接口。安装完成后,将ORB_SLAM3_ROS包放置于ROS工作...
试验1采用V1_01_easy数据集,将本方案与ORB_SLAM2双目作比较,图 2(a)为ORB_SLAM2的V1_01_easy轨迹平面图,图 2(b)为VIO_IMU的V1_01_easy轨迹平面图,VIO_IMU为采用IMU辅助跟踪模型的定位结果图,其中ORB_SLAM2双目的均方根误差为0.087 m,VIO_IMU的均方根...
init_p：后验状态估计值误差的方差的初始值 q：预测（过程）噪声方差 r：测量（观测）噪声方差。以...