。 提取特征点使用FAST,但是ORB中的FAST加入了旋转信息,也就是去计算特征点的角度,同时加入了 ...
该类负责特征点与特征点之间,地图点与特征点之间通过投影关系 词袋模型或者Sim 位姿匹配。用来辅助完成单目初始化,三角化恢复新的地图点,tracking,relocalization以及loop closing,因此比较重要。 该类提供的API是: . 几个重载的SearchByProjection函数 第一个形参代表需要在其中寻找匹配点的当前图像帧 query 第二个形参则包含待匹配特征 tra ...
2017-02-22 21:12 0 5461 推荐指数:
。 提取特征点使用FAST,但是ORB中的FAST加入了旋转信息,也就是去计算特征点的角度,同时加入了 ...
ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(SLAM)[1]。该算法由Raul Mur-Artal,J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics。ORB-SLAM基于PTAM架构,增加了 ...
ORB-SLAM程序提供了运行Monocular、Stereo和RGBD数据的程序。编译成功后,可以通过运行TUM的标准数据来验证程序是否成功。如果想自己测试一些数据,可以通过OpenCV提供的接口调起电脑的摄像头。 个人认为,ORB-SLAM是一个完整的单目SLAM实现,集合了当前流行 ...
ORB主要借鉴了PTAM的思想,借鉴的工作主要有Rubble的ORB特征点;DBow2的place recognition用于闭环检测;Strasdat的闭环矫正和covisibility graph思想;以及Kuemmerle和Grisetti的g2o用于优化。 首先需要了解ORB-SLAM ...
ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确。因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色。这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化。 ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http ...
LocalMapping作用是将Tracking中送来的关键帧放在mlNewKeyFrame列表中;处理新关键帧,地图点检查剔除,生成新地图点,Local BA,关键帧剔除。主要工作在于维护局部地图,也就是SLAM中的Mapping。 1. 处理新关键帧:ProcessNewKeyFrame ...
最近在读ORB-SLAM的代码,虽然代码注释算比较多了,但各种类和变量互相引用,看起来有点痛苦。索性总结了一下Tracking部分的代码结构,希望能抓住主要思路,不掉坑里。 作者的程序分为两种模式:SLAM模式和Localization模式。SLAM模式中,三个线程全部都在工作,即在定位也在建图 ...
前面的话 VSLAM 是利用多视图几何理论,根据相机拍摄的图像信息对相机进行定位并同时构建周围环境地图。VSLAM 前端为视觉里程计和回环检测,相当于是对图像数据进行关联;后端是对前端输 ...