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...
接下来,就是完成初始化过程的最后一步:地图的初始化,是由CreateInitialMapMonocular函数完成的,本文基于该函数的流程出发,目的是为了结合代码流程,把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来,系统化零碎的知识,告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置,达到快速高效学习的效果。
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全部细节,如果需要看代码的话,建议直接去看作者的源代码ORB_SLAM3(https://github.com/UZ-SLAMLa...
卓翼智能申请单目 SLAM 静止初始化专利,实现重力对齐 金融界 2024 年 12 月 18 日消息,国家知识产权局信息显示,北京卓翼智能科技有限公司申请一项名为“单目 SLAM 静止初始化方法、装置、无人机和存储介质”的专利,公开号 CN 119129627 A,申请日期为 2024 年 11 月。 专利摘要显示,本发明公开了一种单目 SLAM ...
1、SLAM入门之视觉里程计(3):两视图对极约束 基础矩阵 2、SLAM基础知识总结 五、总结 单目方案的初始化过程再梳理一下: 对极约束是原理基础,从物理世界出发描述了整个视觉相机成像、数据来源以及相互关系的根本问题,其中印象最深的是把搜索匹配点的范围缩小成一段极线,大大加速了匹配过程。
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
单目SLAM的一般初始化方法基于本征矩阵(or基础矩阵)分解。然后通过三角化获得三维地图。接着,使用PnP算法估计其他帧的位姿。整个过程之后可以进行增量式局部SFM。 然而,这种初始化机制有一些缺陷。首先,需要足够大的视差才能进行准确的三角化,并且不能通过纯旋转估计特征点深度(译者注:因为会导致基础矩阵自由度下降);其次...
ORBSLAM2单目初始化过程 转自博客:https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/78560966 ORB单目模式的初始化过程可以分为以下四个阶段: 1 通过匹配选取两个可以作为起始两帧的初始帧 2 根据匹配计算两帧之间的位姿 3 三角化测量初始的特征点云深度,进而获得点云地图。
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议...
单目SLAM的一般初始化方法基于本征矩阵(or基础矩阵)分解。然后通过三角化获得三维地图。接着,使用PnP算法估计其他帧的位姿。整个过程之后可以进行增量式局部SFM。 然而,这种初始化机制有一些缺陷。首先,需要足够大的视差才能进行准确的三角化,并且不能通过纯旋转估计特征点深度(译者注:因为会导致基础矩阵自由度下降);其次...