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...
《ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras》。 0 摘要 我们提出了ORB-SLAM2一个完整的SLAM系统,用于单目、立体和 RGB-D 相机,包括地图重用、闭环和重新定位功能。该系统在各种环境中的标准CPU上实时工作,从小型手持室内序列到在工业环境中飞行的无人机和在城市周围行驶...
ORBSLAM2初步探究-笔记本摄像头测试单目 ORBSLAM2初步探究&笔记本摄像头测试单目 ORBSLAM2初步探究笔记本摄像头测试单目 笔记本摄像头ROS节点 ORB_SLAM2编译安装使用 笔记本摄像头ROS节点 获取笔记本上摄像头ROS有开源的程序,详情见http://wiki.ros.org/usb_cam。为了之后在运行rosun ORB_SLAM2 Mono时的topic吻合。
从以上步骤可以看出,ORB-SLAM 在单目初始化花了很多心思。有一个很明显的特点:只要出现一点不妥,ORB-SLAM 就会选择重新初始化。论文中说,这种高标准严要求的初始化准则,是 ORB-SLAM 系统鲁棒性非常好的重要原因之一。因为如果初始化就不合适或出错,后面的跟踪只会一错再错,错上加错。 以ORB-SLAM2 代码(程序导...
最近开始学习下ORB_SLAM2源码,边阅读边记录下自己的理解,首先来一个大致初始化流程图,阅读从mono_euroc.cc开始。 Tracking::MonocularInitialization(); 1.第一帧刚来,未构造初始化器,则构造 (如果是单目初始器mpInitializer为空,即第一次进行初始化,并且特征点数>100,得到用于初始化的第一帧:) 2.第二帧(当前...
单目相机由于深度是未知的,因此我们需要对其进行初始化,在ORB-SLAM中将其用单独的类来表示,并将它写成单独的文件initializer.cc,注意单目相机即使在进行初始化之后,仍然存在尺度问题,初始化将第一帧的位移作为单位长度,后面的深度和位移都是依据这一标准进行的,所以尺度问题是单目slam的理论缺点。
论文名称:ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras 原文作者:Raul Mur-Artal 内容提要 本文提供了一个完整的单目、立体和RGB-D相机SLAM系统,包括地图重用、回环检测和重新定位功能。该系统在各种环境下的标准cpu上多可以达到实时效果,例如小型手持室内环境,工业环境中飞行的...
单目初始化计算整体流程如下: 第1步 图像帧筛选 第2步 图像帧投影获取匹配点 第3步 匹配点归一化 第4步 计算H矩阵和F矩阵并评分 第5步 重建R和t 第6步 三角测量 第7步 地图初始化 01 图像帧筛选 ORBSLAM2使用连续两帧图像进行系统初始化,得到F或H矩阵,从而恢复相机姿态R和t,进而计算得到初始地图点;因此...
1.我们提出了Orbeez-SLAM,这是第一个实时单目视觉SLAM,它无需预训练,提供密集的地图,专为空间人工智能应用而定制。 2.通过结合视觉里程计和快速NERF框架,我们的方法实现了实时推理,并生成了密集的地图。 3. 我们广泛验证Orbeez-SLAM在挑战性基准方面具有最先进水平(SOTA)的基线,显示出卓越的定量和定性结果。
工程代码地址:https://github.com/ygx2011/AR_course/tree/main/AR_for_android/orbslam2_AR_android欢迎star～Features: 1. orbslam2移植到安卓; 2. 快速单目初始化slam; 3. 增加最小二乘平面拟合功能; 4. 利用imu,提高水平面拟合的法向量精度;课后作业哈 5. 重新训