介绍了系列一：VSLAM的前端：视觉里程计和回环检测，和系列二：VSLAM中的后端优化和建图。 ...

ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理，如下图所示，主要包括4步，提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。 以下结合相关理论知识，阅读ORB-SLAM2源代码，从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。 ORB ...

　　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[1]完全继承了PTAM（http://www.cnblogs.com/zonghaochen/p/8442699.html）的衣钵，并做出了两点巨大改进：1）实时回环检测；2）很鲁棒的重定位。为了实现这两点 ...

特征点法视觉里程计 特征点提取与匹配 经典 SLAM 模型中以位姿 路标（ Landmark ）来描述 SLAM 过程 • 路标是三维空间中固定不变的点，能够在特定位姿下观测到 • 数量充足，以实现良好的定位 • 较好的区分性，以实现数据关联 在视觉 SLAM 中，可利用图像特征点 ...

简介 BRIEF是2010年的一篇名为《BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features》的文章中提出，BRIEF是对已检测到的特征点进行描述，它是一种二进制编码的描述子，摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法 ...

1.特征点 特征点是图像里一些特别的地方,如角点、边缘和区块。比较著名有SIFT、SURF、ORB等。SIFT充分考虑了图像变换过程中出现的光照、尺度、旋转等变换，但是计算量非常大。而ORB是质量和性能之间比较好的折中。 特征点包含： 关键点 描述子 2. ORB特性 提取 ...

ORBSLAM2中使用ORB描述子的方法 　　经典的视觉SLAM系统大体分为两种：其一是基于特征点法的，其二是基于直接法的。那么本文主要就讲特征点法的SLAM。 　　基于特征点法的视觉SLAM系统典型的有PTAM，ORBSLAM等。本文主要围绕ORBSLAM2的方案来阐述特征点法 ...

前言单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下，比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。 本文将具体分析直接 ...