orb slam_orb slam原理

实战系列很久没有更新了。近期拿到了一台不错的Thinkpad和Kinect v2,前两天orbslam2又放出,于是想要在kinect2下尝试一下orb slam。整个过程没有特别多的技术含量,读者可

最近在读ORB-SLAM的代码,虽然代码注释算比较多了,但各种类和变量互相引用,看起来有点痛苦。索性总结了一下Tracking部分的代码结构,希望能抓住主要思路,不掉坑里。作

本文提出的ORB-SLAM算法是一个基于特征点的单目SLAM系统,算法可以实时运行在狭小的室内环境和宽阔的室外环境中。该系统对剧烈运动具有鲁

前一阵出了orbslam2,提供单目,双目和rgbd接口。加之代码也很整洁,确实是很好的工作。特点是以orb特征贯穿始终,从一开始的特征处理,匹配,以及用于回环的bag-of-words,词典,全用的是orb。下面说说我个人对它的一些看法。作者从opencv2.4的orb改进了一版,比opencv里的orb多了一个网格处理,尽量保证每小块图像都能提到特征,避免了局部特征点不足的情形。据我个人的测试(Thinkpad T450 i7),在640x480的图像中提取500orb约用时13ms左右,匹配精度可以接受,满足实时性要求。相比于lsd-slam,orb-slam更像一个系统工程--采用当前各种主流的方式计算slam。它稳重大方,不像lsd那样追求标新立异。orb-slam基于研究了很久的特征点,使用dbow2库进行回环检测,具备重新定位能力,使用g2o作为global和local的优化,乃至pnp也用g2o来算。从效果而言比lsd优化,代码也比lsd整洁,更适合继续开发。虽说如楼上所言不像ptam那么惊艳(比如slam++名字好听效果好看但是不开源啊),我们做研究毕竟还是效果

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 Robot

ORB-SLAM程序提供了运行Monocular、Stereo和RGBD数据的程序。编译成功后,可以通过运行TUM的标准数据来验证程序是否成功。如果想自己测试一些数据,可以通过Open

ORB-SLAM2 is a real-time SLAM library for Monocular, Stereo and RGB-D cameras that computes the camera trajectory and a sparse 3D reconstruction (in the stereo and RGB

ORBSLAM是15年出的比较完备的单目slam算法,orb指的是一种旋转不变性特征,整个算法均是基于orb特征实现的,不同于基于稠密或半稠密地图的slam,orbslam是一个基于特征