特征点法的巅峰之作—ORBSLAM2

ORB-SLAM 是西班牙 Zaragoza 大学的 Raúl Mur-Arta 编写的视觉 SLAM 系统。 它是一个完整的 SLAM 系统，包括视觉里程计、跟踪、回环检测，是一种完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 系统，同时还有单目、双目、RGBD 相机的接口。其核心是使用 ORB (Orinted FAST and BRIEF) 作为整个视觉 SLAM 中的核心特征。

ORB-SLAM 基本介绍

ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点:

  1. ORB-SLAM 选用了 ORB 特征, 基于 ORB 描述量的特征匹配和重定位, 都比 PTAM 具有更好的视角不变性。此外, 新增三维点的特征匹配效率更高, 因此能更及时地扩展场景。扩展场景及时与否决定了后续帧是否能稳定跟踪。
  2. ORBSLAM 加入了循环回路的检测和闭合机制, 以消除误差累积。系统采用与重定位相同的方法来检测回路(匹配回路两侧关键帧上的公共点), 通过方位图 (Pose Graph) 优化来闭合回路。
  3. PTAM 需要用户指定 2 帧来初始化系统, 2 帧间既要有足够的公共点, 又要有足够的平移量. 平移运动为这些公共点提供视差 (Parallax) , 只有足够的视差才能三角化出精确的三维位置。ORB-SLAM 通过检测视差来自动选择初始化的 2 帧。
  4. PTAM 扩展场景时也要求新加入的关键帧提供足够的视差, 导致场景往往难以扩展. ORB-SLAM 采用一种更鲁棒的关键帧和三维点的选择机制——先用宽松的判断条件尽可能及时地加入新的关键帧和三维点, 以保证后续帧的鲁棒跟踪; 再用严格的判断条件删除冗余的关键帧和不稳定的三维点，以保证 BA 的效率和精度。

引自《基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述》

特点

  • 首个支持单目，双目和RGBD相机的完整的开源SLAM方案，能够实现地图重用，回环检测和重新定位的功能
  • 能够在CPU上进行实时工作，比如手机、无人机、汽车。
  • 特征点法的巅峰之作，定位精度极高。
  • 能够实时计出相机的位姿，并生成场景的稀疏三维重建地图。
  • 代码非常整洁，包含很多实际应用中的技巧，非常实用。
  • 支持仅定位模式，该模式适用于轻量级以及在地图已知情况下长期运行，此时不使用局部建图和回环检测的线程。
  • 双目和RGBD相对单目相机的主要优势在于，可以直接获得深度信息，不需要像单目情况中那样做一个特定的SFM初始化

系统框架

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ORB-SLAM 它是由三大块、三个流程同时运行的。第一块是跟踪，第二块是建图，第三块是闭环检测。

1. 跟踪（Tracking）

这一部分主要工作是从图像中提取 ORB 特征，根据上一帧进行姿态估计，或者进行通过全局重定位初始化位姿，然后跟踪已经重建的局部地图，优化位姿，再根据一些规则确定新关键帧。

2. 建图（LocalMapping）

这一部分主要完成局部地图构建。包括对关键帧的插入，验证最近生成的地图点并进行筛选，然后生成新的地图点，使用局部捆集调整（Local BA），最后再对插入的关键帧进行筛选，去除多余的关键帧。

3. 闭环检测（LoopClosing）

这一部分主要分为两个过程，分别是闭环探测和闭环校正。闭环检测先使用 WOB 进行探测，然后通过 Sim3 算法计算相似变换。闭环校正，主要是闭环融合和 Essential Graph 的图优化。

优缺点**

优点：

  • 一个代码构造优秀的视觉 SLAM 系统，非常适合移植到实际项目。
  • 采用 g2o 作为后端优化工具，能有效地减少对特征点位置和自身位姿的估计误差。
  • 采用 DBOW 减少了寻找特征的计算量，同时回环匹配和重定位效果较好。重定位：比如当机器人遇到一些意外情况之后，它的数据流突然被打断了，在 ORB-SLAM 算法下，可以在短时间内重新把机器人在地图中定位。
  • 使用了类似「适者生存」的方案来进行关键帧的删选，提高系统追踪的鲁棒性和系统的可持续运行。
  • 提供最著名的公共数据集（ KITTI 和 TUM 数据集）的详尽实验结果，以显示其性能。
  • 可以使用开源代码，并且还支持使用 ROS。 (Github: slightech/MYNT-EYE-ORB-SLAM2-Sample）

缺点：

  • 构建出的地图是稀疏点云图。只保留了图像中特征点的一部分作为关键点，固定在空间中进行定位，很难描绘地图中的障碍物的存在。
  • 初始化时最好保持低速运动，对准特征和几何纹理丰富的物体。
  • 旋转时比较容易丢帧，特别是对于纯旋转，对噪声敏感，不具备尺度不变性。
  • 如果使用纯视觉 slam 用于机器人导航，可能会精度不高，或者产生累积误差，漂移，尽管可以使用 DBoW 词袋可以用来回环检测。最好使用 VSLAM+IMU 进行融合，可以提高精度上去，适用于实际应用中机器人的导航。

代码解析

associate：深度图与彩色图之间不能超过0.02s。

数据集

  1. TUM
  2. EuRoC
  3. KITTI

地图表示

红色点表示当前追踪的点，黑色点表示剩下的点。

glcloor3f(0.0,0.0,0.0); //黑色
glcloor3f(1.0,0.0,0.0); //红色

入口函数

loadImages(); //读取图片的函数 用来loadframe

System.h

其中包含的系统类非常重要

posted @ 2020-04-13 02:35  少年笔谈  阅读(1105)  评论(0)  编辑  收藏  举报