ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(SLAM)[1].该算法由Raul Mur-Artal,J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics.ORB-SLAM基于PTAM架构,增加了地图初始化和闭环检测的功能,优化了关键帧选取和地图构建的方法,在处理速度.追踪效果和地图精度上都取得了不错的效果.要注意ORB-SLAM构建的地图是稀疏的. ORB-SLAM一开始基于monocular

视觉SLAM技术应用 SLAM技术背景 SLAM技术全称Simultaneous localization and mapping,中文为"同时定位与地图构建".SLAM可以在未知的环境中实时定位自身的位置,并同时构建环境三维地图,是计算机视觉领域以及机器人领域中非常关键的一项技术,有着非常广泛的应用,例如VR.AR.机器人.自动驾驶等领域. SLAM技术在机器人领域应用广泛,可以采用各种各样的传感器,例如激光雷达,深度摄像头,单目.双目.多目摄像头,惯性传感器等等. 根据传感器的信息

发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM,ORB SLAM,LSD SLAM,PTSAM等算法,或至少熟悉用过其中任一

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如

SLAM技术已经蓬勃发展起来,这里综述性地介绍下SLAM的主体知识.SLAM的主体技术不多,难点在于细节.来源是:技术分享.ppt 前世 人类惆怅近千年的问题不是:我是谁,我要做什么,我要去哪里!而是:定位.定向.测速.授时! 定位是说物体在地球上的方位,定向是物体前进的方向,测速是物体的运行速度,授时是运动经历的时长.而定位和定向就是我们要讨论的话题. 古代智慧的中国人们提出了夜观天象,基于遥远恒星的方位推断自身所处的位置,进而演变出一门博大精深的学科“牵星术”. 直到1964年,美国人彻底打

本篇带你认识SLAM,形成客观的认识和体系 一.通过行业招聘初步了解SLAM 发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM

ORB SLAM 可以去Github上自己搜索现成的SLAM程序包 在此基础上做优化 视觉SLAM的分类方法:按摄像头的多少分为单目和双目,按是否使用概率方法分为概率法和图法 链接 学习SLAM重要的是掌握几种常见的SLAM方法,ORB SLAM等,当然前提是你已经学会C++和一些SLAM相关的开源类库(OpenCV.OpenGL.PCL等),最少你也要了解各个库是做什么用的,这样你才能调试程序,编写程序,SLAM从业人员最主要的就是编写程序调试程序了,这是占据最大的时间,所以这是必须从业者具备

视觉SLAM漫谈 1.    前言 开始做SLAM(机器人同时定位与建图)研究已经近一年了.从一年级开始对这个方向产生兴趣,到现在为止,也算是对这个领域有了大致的了解.然而越了解,越觉得这个方向难度很大.总体来讲有以下几个原因: 入门资料很少.虽然国内也有不少人在做,但这方面现在没有太好的入门教程.<SLAM for dummies>可以算是一篇.中文资料几乎没有. SLAM研究已进行了三十多年,从上世纪的九十年代开始.其中又有若干历史分枝和争论,要把握它的走向就很费工夫. 难以实现.SLAM

ORB SLAM2源码讲解(吴博) https://www.youtube.com/watch?v=2GVE7FTW7AU 泡泡机器人视频整理: http://space.bilibili.com/38737757#/video orb-slam的简单讲解-冯兵: https://www.bilibili.com/video/av7102994/ Direct方法的原理与实现 https://www.youtube.com/watch?v=hMyq7Hcr7RU ORB SLAM 2 源码详解

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文列举了当前优秀SLAM方案,点出了SLAM学习者的困境,最后打算搞点大事 请把此文转发给你认识的SLAM大神,愿你头发浓密,心想事成 当前优秀SLAM方案一览 研究SLAM的小伙伴入门的时候都经历过痛苦阶段,这是因为SLAM是个系统工程,算法比较难实现.但好在有不少优秀的开源代码可以借鉴,这里列举一些目前比较流行的开源SLAM方案(分类方式不一定科学,凑合看哈): 纯视觉SLAM开源方案: 稀疏地图 ORB SLAM v2 (单目.

1.导入项目 准备工作 1, first we should make sure the compile with build.sh under ORB_SLAM2-master is OK. 2, then if we want to build debug version, we need to duplicate the build.sh to build_debug.sh and change the "-DCMAKE-BUILD_TYPE=Release"  to "

http://www.robotics.sei.ecnu.edu.cn/ROS2017/ ---- 往年暑期学校活动:2015年,2016年 报名开始时间7月2日晚10点:暑期学校报名,机器人挑战赛报名 致谢: 华东师范大学研究生院      计算机科学与软件工程学院 机器人挑战赛得到: 上海硅步科学仪器有限公司的赞助 组委会: 机器人操作系统(ROS)教育基金会      爱啃萝卜机器人(深圳)有限公司      易科Exobot机器人实验室      ROS星火计划 QQ群:46709396

原文链接:什么是ORB 关于Orb特征的获取:参考 最新版的OpenCV中新增加的ORB特征的使用 ORB是是ORiented Brief 的简称,对Brief的特定性质进行了改进. ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski,ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,

对于使用MD版本编译的ORB_SLAM,会用到MPI版本的Boost,需要自己编译,比较麻烦. 因此使用MT版本进行生成,暂时无法完成. 工程配置 发现添加库文件使用了:从父级或项目默认继承,默认包含了libboost_mpi-vc110-mt-1_57.lib 去掉使用即可 编译成功...

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

CORBA公用对象请求代理(调度)程序体系结构(Common Object Request Broker Architecture),缩写为 CORBA,是对象管理组织(Object Management Group)对应当今快速增长的软硬件的协同工作能力的要求而提出的方案.简而言之,CORBA 允许应用程序和其他的应用程序通讯,而不论他们在什么地方或者由谁来设计.CORBA曾经是分布式计算的主流技术,在电信等领域使用广泛.开发和部署成本较高,目前属于已经基本被遗弃的技术,被轻量级的Web服务.

本节目标 我们要实现一个基本的文件IO,用于读取TUM数据集中的图像.顺带的,还要做一个参数文件的读取. 设计参数文件读取的类:ParameterReader 首先,我们来做一个参数读取的类.该类读取一个记录各种参数文本文件,例如数据集所在目录等.程序其他部分要用到参数时,可以从此类获得.这样,以后调参数时只需调整参数文件,而不用重新编译整个程序,可以节省调试时间. 这种事情有点像在造轮子.但是既然咱们自己做slam本身就是在造轮子,那就索性造个痛快吧! 参数文件一般是用yaml或xml来写的.

小萝卜:师兄!过年啦!是不是很无聊啊!普通人的生活就是赚钱花钱,实在是很没意思啊! 师兄:是啊…… 小萝卜:他们都不懂搞科研和码代码的乐趣呀! 师兄:可不是嘛…… 小萝卜:所以今年过年,我们再做一个SLAM吧!之前写的那个太烂了啦,我都不好意思说是我做的了! 师兄:嗯那可真是对不住你啊…… 小萝卜:没事!你再写一个好一点的,我就原谅你了!写完再请我吃饭吧! 师兄:啊,好的…… 小萝卜:师兄你别这么没精神啊!加油咯! 前言 在经过了一番激烈的思想斗争之后呢,师兄厌倦了年假的无聊生活,开始写<一起做

前言 本周博客我们给大家介绍一下SiftGPU.由于特征匹配是SLAM中非常耗时间的一步,许多人都想把它的时间降至最短,因此目前ORB成了非常受欢迎的特征.而老牌SIFT,则一直给人一种“很严谨很精确,但计算非常慢”的印象.在一个普通的PC上,计算一个640$\times$480的图中的SIFT大约需要几百毫秒左右.如果特征都要算300ms,加上别的ICP什么的,一个SLAM就只能做成两帧左右的速度了,这是很令人失望的.而ORB,FAST之类的特征,由于计算速度较快,在SLAM这种实时性要求较高

Kinect视觉SLAM技术介绍 http://www.open-open.com/news/view/ce76e2 本文介绍SLAM的历史.理论以及实现的方式,且主要介绍基于视觉(Kinect)的实现方式. orb-salm 视觉SLAM实战(一):RGB-D SLAM V2 http://www.tuicool.com/articles/MZFZfy 写在前面 首先打个广告.SLAM研究者交流QQ群:254787961.欢迎各路大神和小白前来交流. 看了前面三篇博文之后,是不是有同学要问:博

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地