KeyFrame中維護了一個map,保存了與當前幀共視的KeyFrame*與權重(共視MapPonits數量)。對關鍵幀之間關系是用加權有向圖來完成的,那么理解其spanning tree生成樹的原理就很有必要了。 KeyFrame中比較難理解的是SetBagFlag()函數,真實刪除當前關鍵幀 ...
KeyFrame類利用Frame類來構造。對於什么樣的Frame可以認為是關鍵幀以及何時需要加入關鍵幀,是實現在tracking模塊中的。 由於KeyFrame中一部分數據會被多個線程訪問修改,因此需要在這些成員中加線程鎖,保證同一時間只有一個線程有訪問權。涉及線程安全的有: 關鍵幀位姿的設置 lock mMutexPose 關鍵幀間連接關系的設置 lock mMutexConnections 關 ...
2017-02-16 17:03 1 4067 推薦指數:
KeyFrame中維護了一個map,保存了與當前幀共視的KeyFrame*與權重(共視MapPonits數量)。對關鍵幀之間關系是用加權有向圖來完成的,那么理解其spanning tree生成樹的原理就很有必要了。 KeyFrame中比較難理解的是SetBagFlag()函數,真實刪除當前關鍵幀 ...
關鍵幀數據庫通過預先訓練好的詞典,維護一個向量std::vector<list<KeyFrame*> > mvInvertedFile; 該向量中mvInvertedFile[i]表示包含了第i個WordId的所有關鍵幀; 我們需要知道關鍵幀對應的vBowVec向量是一個 ...
Frame類的成員變量主要包含從攝像頭獲取的圖像的 1. 特征點信息(關鍵點+描述字) 2. 尺寸不變特征所用金字塔信息,這些都定義在ORBextractor對象中 3. 詞袋模型參數,用於跟蹤失敗情況下重定位 4. 相機參數,深度閾值 5. 當前幀的id,時間戳,相對世界坐標系位姿 ...
ORB-SLAM程序提供了運行Monocular、Stereo和RGBD數據的程序。編譯成功后,可以通過運行TUM的標准數據來驗證程序是否成功。如果想自己測試一些數據,可以通過OpenCV提供的接口調起電腦的攝像頭。 個人認為,ORB-SLAM是一個完整的單目SLAM實現,集合了當前流行 ...
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 ...
ORB-SLAM作為單目SLAM,其精度很大程度上決定於幀與幀之間的位姿優化的是否准確。因此優化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色。這一小節探討一下ORB-SLAM里用到的優化。 ORB-SLAM選用g2o作為圖優化的方法,關於g2o可以參考http ...
LocalMapping作用是將Tracking中送來的關鍵幀放在mlNewKeyFrame列表中;處理新關鍵幀,地圖點檢查剔除,生成新地圖點,Local BA,關鍵幀剔除。主要工作在於維護局部地圖,也就是SLAM中的Mapping。 1. 處理新關鍵幀:ProcessNewKeyFrame ...
最近在讀ORB-SLAM的代碼,雖然代碼注釋算比較多了,但各種類和變量互相引用,看起來有點痛苦。索性總結了一下Tracking部分的代碼結構,希望能抓住主要思路,不掉坑里。 作者的程序分為兩種模式:SLAM模式和Localization模式。SLAM模式中,三個線程全部都在工作,即在定位也在建圖 ...