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 ...
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。 . 處理新關鍵幀:ProcessNewKeyFrame 做了三件事: a. 計算當前關鍵幀Bow,便於后面三角化恢復新地圖點 b. 將TrackLocalMap中 ...
2017-02-23 19:43 2 2829 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
上一篇提到,無論在單目、雙目還是RGBD中,追蹤得到的位姿都是有誤差的。隨着路徑的不斷延伸,前面幀的誤差會一直傳遞到后面去,導致最后一幀的位姿在世界坐標系里的誤差有可能非常大。除了利用優化方法在局部和 ...
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 ...
ORB-SLAM中除了第三方庫,基本沒有看到使用c++11的新特性(例如別的SLAM框架中常用的智能指針,拷貝控制,泛型算法等,基本沒有使用動態內存,棧內存讀取速度較快),因此非常適合初學,代碼很清晰。靜下心來一個月之內是肯定可以看完的,目前的想法是在看完ORB之后,對其中的典型算法再做一個總結 ...