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;后端是对前端输出的结果进行优化,利用滤波或非线性优化理论,得到最优的位姿估计和全局一致性地图。 前面已经 ...
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 ORB SLAM 完全继承了PTAM http: www.cnblogs.com zonghaochen p .html 的衣钵,并做出了两点巨大改进: 实时回环检测 很鲁棒的重定位。为了实现这两点改进,ORB SLAM把PTAM的mapping线程基于局部BA和全局BA拆分成了local mapping和loop closing两个线程,用 ...
2018-02-11 22:21 0 5399 推荐指数:
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;后端是对前端输出的结果进行优化,利用滤波或非线性优化理论,得到最优的位姿估计和全局一致性地图。 前面已经 ...
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 ...
初始化完成后,对于相机获取当前图像mCurrentFrame,通过跟踪匹配上一帧mLastFrame特征点的方式,可以获取一个相机位姿的初始值;为了兼顾计算量和跟踪鲁棒性,处理了三种模型: ...
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 ...