一. 通過對極約束並行計算F和H矩陣初始化 VO初始化目的是為了獲得准確的幀間相對位姿,並通過三角化恢復出初始地圖點。初始化方法要求適用於不同的場景(特別是平面場景),並且不要進行人為的干涉,例如選取視差大(large parallax)的場景(視差大代表相機移動會帶來明顯的圖像變化,通常 ...
單目SLAM地圖初始化的目標是構建初始的三維點雲。由於不能僅僅從單幀得到深度信息,因此需要從圖像序列中選取兩幀以上的圖像,估計攝像機姿態並重建出初始的三維點雲。 ORB SLAM中提到,地圖初始化常見的方法有三種。 方法一 追蹤一個已知物體。單幀圖像的每一個點都對應於空間的一條射線。通過不同角度不同位置掃描同一個物體,期望能夠將三維點的不確定性縮小到可接受的范圍。 方法二 基於假設空間存在一個平面 ...
2016-03-10 23:15 1 17074 推薦指數:
一. 通過對極約束並行計算F和H矩陣初始化 VO初始化目的是為了獲得准確的幀間相對位姿,並通過三角化恢復出初始地圖點。初始化方法要求適用於不同的場景(特別是平面場景),並且不要進行人為的干涉,例如選取視差大(large parallax)的場景(視差大代表相機移動會帶來明顯的圖像變化,通常 ...
單目初始化以及通過三角化恢復出地圖點 單目的初始化有專門的初始化器,只有連續的兩幀特征點均>100個才能夠成功構建初始化器。 若成功獲取滿足特征點匹配條件的連續兩幀,並行計算分解基礎矩陣和單應矩陣(獲取的點恰好位於同一個平面),得到幀間運動(位姿 ...
初始化時需要求出的變量:相機和imu外參r t、重力g、尺度s、陀螺儀和加速度計偏置ba bg。 下面對兩種算法初始化的詳細步驟進行對比: 求陀螺儀偏置bg 求解公式相同,求解方法不同。公式如下,VI ORB-SLAM使用圖優化的方式 ...
作者: 喬不思 來源:微信公眾號|3D視覺工坊(系投稿) 3D視覺精品文章匯總:https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 一、前言 請閱讀本文之前最好把ORB-SLAM3的單目初始化過程再過一遍(ORB-SLAM3 細讀 ...
的SLAM特性。作者的程序非常工程化,其中有諸多精度與運算量的權衡。具體總結如下。 ORB-SLAM的優點: ...
ORB主要借鑒了PTAM的思想,借鑒的工作主要有Rubble的ORB特征點;DBow2的place recognition用於閉環檢測;Strasdat的閉環矯正和covisibility graph思想;以及Kuemmerle和Grisetti的g2o用於優化。 首先需要了解ORB-SLAM ...
轉載請注明出處,謝謝 原創作者:Mingrui 原創鏈接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12358458.html 本文要點: ORB-SLAM2 單目初始化部分 論文內容介紹 ORB-SLAM2 單目初始化部分 代碼結構介紹 寫在 ...
ORB-SLAM是一種基於ORB特征的三維定位與地圖構建算法(SLAM)[1]。該算法由Raul Mur-Artal,J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos於2015年發表在IEEE Transactions on Robotics。ORB-SLAM基於PTAM架構,增加了 ...