ORBSLAM2 匀速运动模型

ORB-SLAM2 论文&代码学习 ——Tracking 线程

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

（四）ORBSLAM运动估计

ORBSLAM2的运动估计简介 ORBSLAM2中的运动估计核心方法就是3D-2D的PNP,而在跟踪过程主要分为三种类型: 无运动模型的跟踪,即基于参考帧的跟踪: 基于匀速运动模型的跟踪: 重定位: 上述三种方案,我们只介绍前两种,重定位由于需要用到回环检测,我们会在之后讲解. PNP运动估计在介绍ORBSLAM2的跟踪策略之前,我们先了解一下他所用的运动估计方法——PNP. PNP是一种将匹配点从三维空间投影到像平面并与观测数据计算误差来估计相机运动的方法,我们也管这种方法叫重投影误差.基于

orbslam算法框架

ORB-SLAM[1]完全继承了PTAM(http://www.cnblogs.com/zonghaochen/p/8442699.html)的衣钵,并做出了两点巨大改进:1)实时回环检测:2)很鲁棒的重定位.为了实现这两点改进,ORB-SLAM把PTAM的mapping线程基于局部BA和全局BA拆分成了local mapping和loop closing两个线程,用ORB描述子替换了patch匹配,并且设计了非常优秀的地图管理策略. 在tracking线程,ORB-SLAM和PTAM一样,也是

视觉SLAM算法框架解析(2) ORB-SLAM

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. ORB-SLAM[1]完全继承了PTAM(http://www.cnblogs.com/zonghaochen/p/8442699.html)的衣钵,并做出了两点巨大改进:1)实时回环检测:2)很鲁棒的重定位.为了实现这两点改进,ORB-SLAM把PTAM的mapping线程基于局部BA和全局BA拆分成了local mapping和loop closing两个线程,用ORB描述子替换了patch匹配,并且设计了非常优秀的地图管理策略. 在tr

理解Kalman滤波的使用

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预

学习OpenCV——Kalman滤波

背景: 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态.卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度. 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼(Rudolph E. Kalman)命名,但是根据文献可知实际上Peter Swerling在更早之前就提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NAS

opencv 61篇

(一)--安装配置.第一个程序标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读评论(50) 收藏举报分类: OpenCV(60) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

目标跟踪之卡尔曼滤波---理解Kalman滤波的使用预测

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System 笔记（二）

4. 自动地图初始化地图初始化的目标是两个帧之间相对位姿来三角化一系列的点云(riangulate an initial set of map points),这个操作是独立与场景且不需要人为的干预的.文章提出平行的计算两个几何模型:对平面场景的 homography 和对非平面的 fundamental matrix .然后根据实际情况选择一个模型做初始化,算法的步骤如下: Find initial correspondences: 从当前帧 \(F_c\) 中提取 ORB 特征并且在相邻帧

激光雷达 LOAM 论文解析

转自:https://blog.csdn.net/hltt3838/article/details/109261334 固态激光雷达的一段视频:https://v.qq.com/x/page/a0787ajele3.html 注意:本人实验室买的是Velodyne VLP-16激光雷和 LOAM 论文中作者用的不一样,在介绍论文之前先介绍一下激光雷达的工作原路,这样更容易理解激光雷达的工作过程,其实物图如下图1所示: 图1 Velodyne VLP-16激光雷实物图简介: Velodyne

OrbSLAM2采集点云数据

因为条件限制,在Windows10平台下实现OrbSLAM2+Kinect2点云数据采集. 1. 遇到问题,启动运行没多久就跟丢了,有的地方哪怕轻微的旋转甚至不动都无法跟踪. 原因:相机的标定参数不对,fx和cx参数搞反了.其实应该从获取的稀疏点云中能够看出来有问题,稀疏点云的形状和分布就不对. 2.将每帧点云转换到世界坐标系的时候,需要注意点云的坐标系.Kinect SDK生成的点云的坐标系和自己根据图像生成的不一致. 总结: 总的说来效果还是不错的,不过采集的点云还是存在重影. 思考可能是因

【AR实验室】mulberryAR : ORBSLAM2+VVSION

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端.slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎.该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移.旋转和缩放. 先放两张mulberryAR的效果图. 0x01 - 单目视觉SLAM模块单目视觉SLAM模块

用orb-slam2跑RGB-D Example中的TUM Dataset

链接在此:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1．按照要求下载数据集,我下载的是rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360,将其解压到你喜欢的目录．我个人放在了orbslam2工程目录下面了． 2．下载 associate.py．放在/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/目录下面． 3．打开终端,进入到associate.py所在目录,即/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/,之后运行 python as

ORBSLAM2与OPENCV3.1.0出错解决办法

用opencv3.1.0做ORBSLAM2运行一下命令时cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh出错:/usr/bin/ld: CMakeFiles/mono_tum.dir/Examples/Monocular/mono_tum.cc.o: undefined reference to symbol '_ZN2cv6String10deallocateEv'/usr/local/lib/libopencv_core.so.3.1: error addi

JavaScript学习笔记-随滚轮匀速滑动的浮动广告窗动画

<!DOCTYPE html> <html lang="en" xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> <style type="text/css"> * { padding: 0; margin: 0; bord

ZED 相机 && ORB-SLAM2安装环境配置与ROS下的调试

注:1. 对某些地方进行了更新(红色标注),以方便进行配置. 2. ZED ROS Wrapper官方github已经更新,根据描述新的Wrapper可能已经不适用与Ros Indigo了,如果大家想参照这份博客进行安装ZED ROS Wrapper,有可能会出现其他问题.ZED ROS Wrapper github地址:https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper 最近想运用ZED相机在ROS系统上实时运行ORB-SLAM2,在环境配置的过程当中遇

JavaScript动画：offset家族和匀速动画详解(含轮播图的实现)

本文最初发表于博客园,并在GitHub上持续更新前端的系列文章.欢迎在GitHub上关注我,一起入门和进阶前端. 以下是正文. offset家族简介我们知道,三大家族包括:offset/scroll/client.今天来讲一下offset,以及与其相关的匀速动画. offset的中文是:偏移,补偿,位移. js中有一套方便的获取元素尺寸的办法就是offset家族.offset家族包括: offsetWidth offsetHight offsetLeft offsetTop offsetPa

使用摄像头或视频运行 ORB-SLAM2 SLAM14讲第一次课后作业

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

Ubuntu配置ORB-SLAM2过程中的问题

https://www.imooc.com/article/details/id/29136 1. 提示“CMAKE_CXX_COMPILER-NOTFOUND ” 具体形式: Check for working CXX compiler: CMAKE_CXX_COMPILER-NOTFOUND CMake Error: your CXX compiler: "CMAKE_CXX_COMPILER-NOTFOUND" was not found. Please set CMAKE_CX

ORB-SLAM2阅读笔记（一）从mono_eourc.cpp出发理解ORB-SLAM2

泡泡机器人上已经有公开课ORB-SLAM2的代码详解了,我也先看了一个多小时的视频,后来发现看完还是迷迷糊糊,自己没看源码,根本不明白讲的什么,因此,打开文件开始阅读源码. 为了阅读逻辑清楚,我从ORB-SLAM的Example文件中的mono_eourc.cpp开始看. 1.检查运行程序需要的可执行文件.字典路径.一些内参设置文件的路径(比如相机内参.畸变等.尺度因子).放图片的文件夹目录.记录时间的文件路径.一共五个参数,如果在终端上没有输满这五个参数,会报错"Usage: ./mono_t

ORBSLAM2 匀速运动模型

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