ORBSLAM2的关键帧简介 图像插入频率过高会导致信息冗余度快速增加,而这些冗余的信息对系统的精度却十分有限,甚至没有提高,反而消耗了更多的计算资源.这等于吃力不讨好. 关键帧的目的在于,适当地降低信息冗余度,减少计算机资源的损耗,保证系统的平稳运行. ORBSLAM2也是沿袭PTAM的方案,将定位和建图分成两个线程,不过ORBSLAM2还增加了回环这个线程,在关键帧的问题上做了更灵活的处理,使得系统的跟踪更流畅和稳定. 接下来我们将按照ORBSLAM2源码中的方案将内容分成两个部分进行介绍:

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

这对于直接方法是特别有益的:众所周知直接图像对准是非凸的,并且只有在足够准确的初始估计可用时才能预期收敛.虽然在实践中像粗到精跟踪这样的技术会增加收敛半径,但是紧密的惯性积分可以更有效地解决这个问题,因为附加的误差项和先前的结果确保即使对于快速运动也能收敛.我们表明它甚至允许在没有视觉信息的情况下通过短间隔进行跟踪,例如 将相机对准白墙造成的.此外,惯性测量可以观察到全局滚转和俯仰,减少了平移3D运动和偏航旋转的全局漂移. IMU通常以比相机的帧速率高得多的频率操作,并且可以测量重力方向并消除滚

无论单目.双目还是RGB-D,首先是将从摄像头或者数据集中读入的图像封装成Frame类型对象: 首先都需要将彩色图像处理成灰度图像,继而将图片封装成帧. (1) 单目 mCurrentFrame = Frame(mImGray, timestamp, mpIniORBextractor, mpORBextractor, mpORBVocabulary, mK, mDistCoef, mbf, mThDepth); 下面详细介绍一下单目创建帧的过程,首先来看Frame的数据结构,它有三个构造函数,

关键帧数据库通过预先训练好的词典,维护一个向量std::vector<list<KeyFrame*> > mvInvertedFile; 该向量中mvInvertedFile[i]表示包含了第i个WordId的所有关键帧: 我们需要知道关键帧对应的vBowVec向量是一个map: std::map<WordId, WordValue> // WordId以及单词值,WordId是唯一的,和一个特征绑定 KeyFrameDatabase::KeyFrameDatabase

地图点可以通过关键帧来构造,也可以通过普通帧构造,但是最终,必须是和关键帧对应的,通过普通帧构造的地图点只是临时被Tracking用来追踪用的. 构造函数(地图点3D坐标及其参考帧): // 参考帧是关键帧,该地图点将于许多帧关键帧对应,建立关键帧之间的共视关系 MapPoint::MapPoint(const cv::Mat &Pos, KeyFrame *pRefKF, Map* pMap) // 参考帧是普通帧,该地图点只与当前普通帧的特征点对应 MapPoint::MapPoint(co

Frame类的成员变量主要包含从摄像头获取的图像的 1. 特征点信息(关键点+描述字) 2. 尺寸不变特征所用金字塔信息,这些都定义在ORBextractor对象中 3. 词袋模型参数,用于跟踪失败情况下重定位 4. 相机参数,深度阈值 5. 当前帧的id,时间戳,相对世界坐标系位姿,参考关键帧,特征点对应地图点及其是否是外点 6. 特征点网格分配情况,以及当前帧相对世界坐标的位姿(包括位姿矩阵的更新,以及相机光心坐标). 每获取一帧图像,mnId++,因此30fps的相机,一秒构建30个Fra

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

单目初始化以及通过三角化恢复出地图点 单目的初始化有专门的初始化器,只有连续的两帧特征点均>100个才能够成功构建初始化器. ); 若成功获取满足特征点匹配条件的连续两帧,并行计算分解基础矩阵和单应矩阵(获取的点恰好位于同一个平面),得到帧间运动(位姿),vbTriangulated标记一组特征点能否进行三角化.mvIniP3D是cv::Point3f类型的一个容器,是个存放3D点的临时变量. 该函数对应Initialize.cpp文件,需要完成较多工作,后面再介绍. mpInitializer

首先要清楚ORB-SLAM视觉跟踪的原理,然后对tracking.cc中的函数逐个讲解 代码的前面部分是从配置文件中读取校准好的相机参数(内参和畸变参数,以及双目的深度测量设定),并且加载ORB特征点提取的参数(特征点数,金字塔层数,变化尺度,以及提取Fast关键点的阈值):以及四个线程之间锁的代码. 接下来是将从摄像头或者数据集读入的图像封装成Frame类型对象: 这里以单目为例,无论图片是RGB,BGR, 还是RGBA,BGRA,均转化为灰度图,放弃彩色信息.然后将当前读入帧封装为Frame

在成功初始化之后,会创建地图以及局部地图. 创建地图 在初始化正常过后,紧接着会创建地图 // src/openvslam/module/initializer.cc:67 // create new map, then check the state is succeeded or not create_map_for_monocular(curr_frm); 创建单目地图 在init_matches_中,将所有匹配点对儿中没有三角化的位置标记为无效 以初始帧为原点,设置当前帧的位姿 创建初始

今天主要是分析一下Tracking.cpp这个文件,它是实现跟踪过程的主要文件,这里主要针对单目,并且只是截取了部分代码片段. 一.跟踪过程分析 首先构造函数中使用初始化列表对跟踪状态mState(NO_IMAGES_YET), 传感器类型mSensor(sensor), 是否只进行定位mbOnlyTracking(false)等变量进行了初始化(注意:一些const关键字或者指针类的变量只能使用初始化列表进行初始化),同时在构造函数的函数体内通过OpenCV的FileStorage从文件中读取

3.4. Mappoints management and key frame process如果在步骤3.3中成功跟踪地图点,则缓存地图点以在下一帧中优先化.当完成当前帧的跟踪时,应该为下一帧更新帧运动速度和地图点.最后,决定当前帧是否应该作为关键帧产生,其标准指的是[11]. 如果框架作为关键帧生成,则会提取并匹配新的ORB要素,同时在此关键帧中保留成功跟踪的要素.ORB功能在关键帧中提取; 因此,当前关键帧姿势和mappoints通过本地映射线程中的描述符匹配和投影错误进一步优化.如果通过

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

tracking线程 Tracking线程的主要工作是从图像中提取ORB特征,根据上一帧进行姿态估计或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新的关键帧,将这些关键帧送给localmapping线程 1. 基本流程 首先从主线程system中的GrabImageMonocular()函数开始,进行图像的预处理和Frame的构造,Frame构造完成后真正进入Tracking. ↓↓↓主要看下面这张图↓↓↓↑↑↑主要看上面这张图↑↑↑ 2. 各部分详解

论文摘取 (这部分看的是泡泡机器人的翻译) 基于特征点.单目.完全自动初始化,基于PTAM框架. 相关工作 A.位置识别(大概是用于回环检测) bags of words FAB-map DBOW2 covisibility 信息返回多个假设 B.地图初始化 单目SLAM需要初始化,两种方法:Mono-slam和LSD-slam(逆深度参数) 本文采用基于模型的初始化方法 平面场景:单应性矩阵 非平面场景:基础矩阵 C.单目SLAM 最初:每一帧采用滤波器联合地图特征和相机位姿:处理连续帧图像上

作者:乔不思 来源:微信公众号|3D视觉工坊(系投稿) 3D视觉精品文章汇总:https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发. 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全

unity3d 脚本参考-技术文档 核心提示:一.脚本概览这是一个关于Unity内部脚本如何工作的简单概览.Unity内部的脚本,是通过附加自定义脚本对象到游戏物体组成的.在脚本对象内部不同志的函数被特定的事件调用.最常用的列在下面:Update:这个函数在渲染一帧之前被调用,这里是大部分游戏行为代码被执行的地方,除了物理代码.FixedUpd 一. 脚本概览这是一个关于Unity内部脚本如何工作的简单概览.Unity内部的脚本,是通过附加自定义脚本对象到游戏物体组成的.在脚本对象内部不同志的函

2. 关键帧动画导入与切割 动画的分割与导入概述: 在游戏当中,游戏角色在不同状态下会有不同的动作,这些动作在引擎里相当于一段段的动画片段.当导入模型资源的时候,连同模型动画都会一并导入到引擎中.开发者这需要在引擎当中,按照事先调试好的序列帧动画,将动画分割成不同的动画片段即可. 原理: 导入->分割,分割原则遵循美术人员提供的动画分割表. 实现方法: 步骤1: 将带有动画的模型文件,导入到Genesis-3D引擎中,操作方法参考资源导入. 步骤2: 引擎中分割动画方法.在项目文件中选择zhuj

zepto API参考 简介 Zepto是一个轻量级的针对现代高级浏览器的JavaScript库, 它与jquery有着类似的api. 如果你会用jquery,那么你也会用zepto. 设计目的 zepto设计目的是为移动端提供类似jquery的迷你框架,压缩后zepto小于10KB. 下载 bower install zepto 默认的构建包括以下模块: Core, Ajax, Event, Form, Effects, Polyfill, and Detect. <script> // d

原文:Windows Phone开发(41):漫谈关键帧动画之下篇 也许大家已经发现,其实不管什么类型的动画,使用方法基本是一样的,不知道大家总结出规律了没有?当你找到规律之后,你会发现真的可以举一反六的,不骗你. 为了能帮助大家找到规律,今天,我们再来写两个例子. 一.DiscreteObjectKeyFrame 简单介绍一下这个吧,它只是为了方便我们进行一些大的切换而提供,但它也不是万能的,尽管它的目标类型是object类型,前提是它与其它动画一样,只能针对某对象的某属性进行动画处理.与Fl