本文要点: ORB-SLAM2 Tracking 线程 论文内容介绍 ORB-SLAM2 Tracking 线程 代码结构介绍 写在前面 上一篇文章中我们已经对 ORB-SLAM2 系统有了一个概览性的了解.通过我绘制的详细的思维导图形式的程序导图,我们也可以很清晰地看出各个线程之间的关系,以及它们是如何和论文中的 System Overview 图对应上的. 依旧祭出该图,方便查看: 也再次献上我绘制的程序导图全图:ORB-SLAM2 程序导图 从这篇文章开始,我们将会进入 ORB-SLAM2

主要参考了http://blog.csdn.net/awww797877/article/details/51171099这篇文章,其中需要添加的是:export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:(此处加上自己的orb slam2的路径)

http://www.mamicode.com/info-detail-1773781.html 安装依赖 安装OpenGL 1. 安装opengl Library$sudo apt-get install libgl1-mesa-dev2. 安装opengl utility$sudo apt-get install libglu1-mesa-dev3. 安装opengl utility toolkit$sudo apt-get install freeglut3-dev 安装GLEW $sud

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

cd ~/Documents/demos/ORB_SLAM2 ./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml rgbd_dataset_freiburg1_xyz rgbd_dataset_freiburg1_xyz/associations.txt 注意 Github README 上的ASSOCIATIONS_FILE 要加上associations.txt 遇到报错 /usr/bin/ld:

嗯 这个方法我暂时弄不出来,用了另外一个方法:SLAM14讲 第一次课 使用摄像头或视频运行 ORB-SLAM2 前面的准备: Ubuntu14.04安装 ROS 安装步骤和问题总结 Ubuntu14.04+ROS 启动本地摄像头 http://www.liuxiao.org/2016/07/ubuntu-orb-slam2-%E5%9C%A8-ros-%E4%B8%8A%E7%BC%96%E8%AF%91%E8%B0%83%E8%AF%95/ STEP1:第一个终端 roscore STEP2

http://www.liuxiao.org/2017/11/%E4%BD%BF%E7%94%A8-evo-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E8%AF%84%E6%B5%8B-vi-orb-slam2-%E5%9C%A8-euroc-%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%BB%93%E6%9E%9C/

转载自:https://www.jianshu.com/p/dbf39b9e4617亲测可用 1.其中编译ORB_SLAM2的   ./build.sh 和 ./build_ros.sh之前需要修改文件的属性, chmod +x build.sh  和chmod +x build_ros.sh ,最好还是进去编辑下,把build.sh 和 build_ros.sh中的make -j修改为make; 2.在执行  ./build_ros.sh时会遇到问题,切换到/catkin_ws/src/ORB

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文由作者刘骁授权发布,转载请联系原作者,个人主页http://www.liuxiao.org 目前 Semantic SLAM (注意不是 Semantic Mapping)工作还比较初步,可能很多思路还没有打开,但可以预见未来几年工作会越来越多.语义 SLAM 的难点在于怎样设计误差函数,将 Deep Learning 的检测或者分割结果作为一个观测,融入 SLAM 的优化问题中一起联合优化,同时还要尽可能做到至少 GPU 实时.

参考资料: DBow2的理解 单目跑TUM数据集的运行和函数调用过程 跑数据集不需要ros和相机标定,进入ORB_SLAM目录,执行以下命令: ./Examples/Monocluar/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml Examples/rgbd_dataset_freiburg1_xyz 需要等一会,加载ORB词袋,然后会尝试初始化,再过一会儿就可以看到运行效果了,最后的轨迹会输出到KeyFrameTraje

摘要: ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作.ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估.此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特

参考:视觉SLAM十四讲(第一章作业) 深蓝上高博的第一讲课后题: 题目:6 * 使用摄像头或视频运行 ORB-SLAM2(3 分,约 1 小时)请注意本题为附加题.了解⼀样东西最快的⽅式是⾃⼰上⼿使⽤它,不要担⼼弄坏你的笔记本,⼤部分时候它都是你可靠的伙伴.这个作业中,我将指导你⽤⾃⼰的笔记本摄像头读取到的图像,来运⾏ ORB-SLAM2,看看它能不能实际⼯作.你也可以外接⼀个 usb 摄像头,这会让你的⼿更加灵活⼀些(不⽤费⼒端着笔记本到处跑).或者,如果你的电脑碰巧没有摄像头/摄像头故障了

目录 关于ORB-SLAM2 环境搭建 已有环境 创建环境 新建项目目录 安装Pangolin 安装OpenCV 3.2 安装Eigen DBoW2 and g2o (Included in Thirdparty folder) 尝试运行 测试环境搭建是否成功 尝试数据集 出现一系列新bug 成功运行双目数据集 下一步 关于ORB-SLAM2 机器人所研究SLAM的学长介绍,ORB-SLAM2是双目SLAM的很成熟的一个算法 由于项目需要双目摄像头测的距离来调节摄像头焦距,以及后期的实景AR加入

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient 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,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个

一.基本概念: 作用:特征点提取在"目标识别.图像拼接.运动跟踪.图像检索.自动定位"等研究中起着重要作用: 主要算法: •FAST ,Machine Learning forHigh-speed Corner Detection, 2006 •SIFT,DistinctiveImageFeatures from Scale-Invariant Keypoints,2004,invariant to image translation, scaling, and rotation, p

ORBSLAM2中ORB特征提取的特点 ORBSLAM2中通过对OpenCV中的ORB特征点提取类进行修改,对图像进行分块提取,而后划分节点,使得每个节点中保存的特征点性能是该节点所有特征点中最好的. 可能按照上面说的方式,大家不太能理解. 这么说吧.将铺满苹果的桌子进行画格子,然后每个格子中就会有不同数量的苹果,在每个格子中选出最好吃的苹果,格子中其他的苹果全部扔掉.(虽然有点可惜,但是大局为重嘛),那么原先摆满苹果的桌子(如图1所示),现在就剩下每个格子一个苹果的桌子,尽管苹果少了很多,但是

ORBSLAM2中使用ORB描述子的方法 经典的视觉SLAM系统大体分为两种:其一是基于特征点法的,其二是基于直接法的.那么本文主要就讲特征点法的SLAM. 基于特征点法的视觉SLAM系统典型的有PTAM,ORBSLAM等.本文主要围绕ORBSLAM2的方案来阐述特征点法SLAM,因为ORBSLAM2可以说是特征点法SLAM的巅峰之作.ORBSLAM2采用三个主要线程:跟踪,局部建图和闭环以及一个额外线程:全局BA,该线程只有在闭环时才会触发.值得注意的是,ORBSLAM2中每个模块中都采用OR

titching模块中对特征提取的封装解析(以ORB特性为例)     OpenCV中Stitching模块(图像拼接模块)的拼接过程可以用PipeLine来进行描述,是一个比较复杂的过程.在这个过程中,特征提取是重要的一个部分.由于OpenCV发展到了3.X以后,Stitching模块的相关函数进行了重新封装,所以对于学习研究造成了一定困难.这里通过解析代码,研究Stitching模块中的特征提取部分,并且和直接进行特征提取的相关函数进行比对. 采用的图片为 parliament2.bmp 和

初始化完成后,对于相机获取当前图像mCurrentFrame,通过跟踪匹配上一帧mLastFrame特征点的方式,可以获取一个相机位姿的初始值:为了兼顾计算量和跟踪鲁棒性,处理了三种模型: 1. TrackWithMotionModel 2. TrackReferenceKeyFrame 3. Relocalization 这三种跟踪模型都是为了获取相机位姿一个粗略的初值,后面会通过跟踪局部地图TrackLocalMap对位姿进行BundleAdjustment(捆集调整),进一步优化位姿. 优

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,