摘要:从main函数开始讲解,##表示源码 判断参数是否大于等于5个,否则,输入有误,直接返回,正确执行参数如下 ./Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular-I
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摘要:摘要:我们首次将视觉惯性初始化表述为最优估计问题,即最大后验(MAP)估计的意义上。这使我们能够正确考虑IMU测量不确定性,而以前的方法忽略了这一点,这些方法要么解决代数方程组,要么使用最小二乘法最小化特定的代价函数。我们在EuRoC数据集上进行了详尽的初始化测试,结果显示我们的方法在很大程度上优于
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摘要:摘要 ORB-SLAM3是第一个能够执行纯视觉、视觉-惯导以及多地图的SLAM系统,可以在单目,双目以及RGB-D相机上使用针孔以及鱼眼模型。 本文主要新颖之处在于基于特征的VIO紧耦合系统,该系统完全依赖于最大后验估计,即使在IMU初始化阶段也是如此。本系统在小型和大型、室内和室外环境中实时稳定运
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摘要:一、ORB-SLAM3如何编译? 1、代码下载; git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 或者git clone https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments 2、按照里面
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摘要:摘要-本文提出了ORB-SLAM3,第一个系统能够执行视觉,视觉惯导以及多地图的SLAM系统,且该系统具有单目,双目,RGB-D相机模型,用针孔相机和鱼眼镜头模型。 第一个主要的创新是基于特征的紧耦合视觉惯性SLAM系统,即使在IMU初始化阶段,它也完全依赖于最大后验概率(MAP)估计。其结果是,该
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摘要:摘要-我们首次将视觉惯性初始化表述为最大后验(MAP)估计意义上的最优估计问题。这允许我们适当地考虑IMU测量的不确定性,这在以前的方法中被忽略,这些方法要么解决代数方程组,要么使用最小二乘法最小化ad-hoc成本函数。我们对EuRoC数据集的详尽初始化测试表明,我们的建议大大优于文献中的最佳方法,
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摘要:摘要-我们提出ORBSLAM-Atlas,该系统能够处理无限制的非连接的子图的数量,其包括一个鲁棒的地图合并算法能够检测子图之间的公共区域并无缝融合他们。ORBSLAM算法杰出的鲁棒性和精确性由于能够检测宽基线匹配在关键帧之间,以及能够利用他们通过非线性优化的方法,然而,它只能够处理一张地图。ORB
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摘要:摘要-近年来,在视觉里程计技术中有许多优秀的作品,其目的是比较高精度,鲁棒地计算传感器增量运动。然而这些方法都缺乏回环的能力,即使传感器连续重新回到同一地方,轨迹的估计会累积漂移。本文提出了一种新颖的轻耦合的视觉惯导SLAM系统,能够回环检测以及重用地图来获得无漂移的定位模式。本方法可以应用于任何相
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摘要:摘要 本文提出ORB-SLAM2一个完整的SLAM系统,用于单目,双目以及RGB-D相机,包括地图重用,回环检测以及重定位能力。本系统工作在实时的标准CPU,在更宽泛的环境中,来自于手持的室内场景,在工业环境中的飞行无人机,以及城市驾驶的小车上。本文的后端基于BA,单目和双目观测考虑精确的轨迹估计。
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摘要:摘要-本文提出了基于特征的可实时运行的单目SLAM系统-ORB-SLAM,在小的,大的,室内和室外环境中运行。本系统对严重的运动杂动是鲁棒的,允许宽基线的回环检测和重定位,包括完全的自动初始化。基于近年的优秀算法,我们从头开始设计一个新颖的系统,该系统对于所有的SLAM任务使用相同的特征算法:这些任
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