EPnP在ORB-SLAM中主要用于Tracking线程中的重定位Relocalization模块,需要通过当前关键帧Bow与候选帧匹配上的3D地图点,迅速建立当前相机的初始姿态. PnP问题解决了已知世界参考系下地图点以及相机参考系下投影点位置时3D-2D相机位姿估计问题,不需要使用对极约束(存在初始化,纯旋转和尺度问题,且一般需要8对点),可以在较少的匹配点(最少3对点,P3P方法)中获得较好的运动估计,是最重要的一种姿态估计方法.最后,如果知道世界参考系下的地图点,同时知道相机参考系下的地

官网 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1从http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php下载数据集(灰度图像) 百度网盘: 进入 进入00 进入image_0 2 执行以下命令. 官方说明: 2.1 根据测试的数据,KITTIX.yaml分别替换成KITTI00-02.yaml,KITTI03.yaml或KITTI04-12.yaml. 2.2 更改PATH_TO_DATASET_FOLDER

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

一.ORB-SLAM2安装 1.在https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2上git clone到当前文件夹内,若想下载到指定文件夹内,就需要cd进入指定文件内,然后再git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 2.安装ORB-SLAM2的依赖项: sudo apt-get install libopencv-dev libeigen3-dev libqt4-dev qt4-qmake libqglviewer-de

一步步实现ORB-SLAM2 http://www.fengbing.net/ 1 opencv 测试 http://blog.csdn.net/u010480194/article/details/54288926 测试安装的opencv 版本 my_pc:~/Desktop$ python Python 2.7.6 [GCC 4.8.4] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or &qu

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

今天主要是梳理一下ORB-SLAM2源码的逻辑关系,GitHub和泡泡机器人上有很好的注释版本(吴博),大神请(轻)板砖. 一.文件 如图所示,Examples里面存放的分别是基于单目.双目.RGBD的实例程序,一般都是基于TUM等数据库,还有一个ROS版本的ORB-SLAM2,以及一个应用与AR的Demo程序: include文件夹存放的是头文件,ORB-SLAM2可以被当作一个库来使用,很多函数都可以直接调用: src文件夹存放的是和include对应的源文件,包括主要的Tracking.L

一.ORB-SLAM简介 最近开始入坑SLAM,经过简单调研,各位大咖认为,目前最优秀的视觉SLAM系统是ORB-SLAM2,因此对ORB-SLAM2进行了学习. ORB-SLAM2是2015年提出的支持单目.双目.RGB-D相机三种工作模式的SLAM系统.整个系统基于ORB特征实现,包含了跟踪定位.局部地图构建.回环检测三个主线程.通常认为ORB-SLAM是基于PTAM的而进一步发展的,包含了目前流行SLAM系统的主要模块.整个系统在PC端运行帧率可达30帧,由于使用了自动初始化.重定位.回环

ORBSLAM2单目初始化过程 转自博客:https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/78560966 ORB单目模式的初始化过程可以分为以下四个阶段: 1 通过匹配选取两个可以作为起始两帧的初始帧 2 根据匹配计算两帧之间的位姿 3 三角化测量初始的特征点云深度,进而获得点云地图. 4 BA优化初始点云 在初始化后,单目模式和双目及RGBD模式一样,都是通过PNP来计算位姿. 下面,说一下初始化算法的步骤: 第一阶段:选取两个可以作

转载请注明出处,谢谢 原创作者:MingruiYU 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12286752.html ORB-SLAM2作为目前应用最广泛的视觉SLAM系统,其经典和重要程度毋庸置疑.ORB-SLAM2的github文档中,提供了详尽的ORB-SLAM2配置教程,上手应该是比较容易的.本文将跟随其github文档中的配置教程,对ORB-SLAM2系统进行安装和测试. 本文要点包括: ORB-SLAM2的初次配置安装(包括相关依赖) OR

转载请注明出处,谢谢 原创作者:MingruiYU 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12347171.html *** 本文要点: ORB-SLAM2 简介 ORB-SLAM2 实体对象之间的关系 ORB-SLAM2 系统概览 (参考论文 + 代码) 以思维导图形式绘制的 ORB-SLAM2 程序导图 写在前面 最近准备开始做本科毕业设计,准备对 SLAM 系统中的回环检测模块下手.因为新冠疫情不知道什么时候才能返校,这次放假回家就带了个 mat

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试 徐大徐 2018.02.06 17:04 字数 1838 阅读 2167评论 0喜欢 2 近段时间一直在学习高翔博士的<视觉SLAM十四讲>,学了以后发现自己欠缺的东西实在太多,好多都需要深入系统的学习.ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案,提供了单目,双目和RGB-D三种接口.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

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

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12634631.html 写在前面 最近在搞本科毕设,关于基于深度学习的 SLAM 回环检测方法.期间,为了锻炼自己的工程实现能力,(也为了增添毕设的工作量,显得不那么水),我自己写了一个简单的双目 SLAM 系统,其中嵌入了一种基于深度学习的轻量级回环检测模块 (https://github.com/rpng/calc),目前这种方法是我找到的最轻量级且效果不错的

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

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

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

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op

EPnP算法 相机坐标系用\(F^c\),世界坐标系用\(F^w\)表示,任何一点可以用四个控制点\(p_i^w\)表示 \begin{equation} p_i^w=\sum_{j=1}^4\alpha_{ij}c_j^w, \quad with \sum_{j=1}^4\alpha_{ij}=1 \end{equation} 对于相机坐标系同样成立 \begin{equation} p_i^c=\sum_{j=1}^4\alpha_{ij}c_j^c, \quad with \sum_{j=