Advertisement

ORB-SLAM2 通过 ROS 接口得以实现。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
ORB-SLAM2 是由 、 、 和 ( ) 团队开发的。 原始的实现代码可以从 处获取。 ORB-SLAM2 作为 ROS 节点,提供了一个用于单目、立体和RGB-D相机的实时 SLAM 库的实现,其核心功能在于精确计算相机轨迹以及进行稀疏 3D 重建,尤其是在拥有真实比例的立体和 RGB-D 相机的情况下。 该库具备实时环路检测和相机重新定位的能力。 本次实现已经移除了对穿山甲依赖项以及原始查看器的依赖。 所有的数据输入输出操作均通过 ROS 主题进行处理,方便与其他 ROS 系统集成。 为了便于可视化效果展示,用户可以使用 RViz 工具进行观察和分析。 该存储库的维护者是 。 此外,该项目提供了完整的 ROS 兼容性支持,能够与大量的开箱即用的相机设备无缝集成,例如英特尔实感系列等。 更详细的相机列表信息请参考运行部分中提供的说明文档。 通过 ROS 主题的数据 I/O 操作在运行时可以通过 rqt_reconfigure gui 进行参数设置,从而显著提升词汇表(vocab)文件的加载速度。 该系统还具备快速启动、完整地图保存和加载功能,极大地提高了工作效率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ORB-SLAM2ORB特征点提取与优质项目战.zip
    优质
    本资源为《ORB-SLAM2的ORB特征点提取实现与优质项目实战》提供全面解析和实践指导,深入浅出地讲解了基于ORB-SLAM2算法的特征点提取技术,并结合实际项目进行优化和应用。适合计算机视觉及机器人定位导航领域的学习者和技术人员使用。 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是机器人技术中的关键问题之一,它涉及在未知环境中移动的机器人的位置确定与地图构建过程同步进行的技术挑战。ORB-SLAM2是一种高效的视觉SLAM实现方案,在该领域内广泛应用。 本段落基于ORB-SLAM2系统,重点探讨如何提取ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点的方法。由David G. Lowe在2011年提出的ORB特征点是计算机视觉中的一种常用技术,它结合了FAST关键点检测器和BRIEF描述符的优点,并增强了旋转不变性,使其能够在各种光照和视角变化下稳定工作。 在ORB-SLAM2系统中提取ORB特征的过程包括: - **预处理**:首先将输入图像转换为灰度图并进行归一化处理。 - **FAST关键点检测**:利用FAST算法识别出图像中的角点,这些位置通常对应于亮度变化显著的区域。 - **关键点细化**:对初步检测到的关键点进一步筛选,剔除那些不稳定或位于边缘附近的潜在误检结果。 - **Oriented FAST**:为每个关键点计算主要方向信息,这是ORB特征的一个重要特性,有助于提高旋转不变性下的匹配效果。 - **BRIEF描述符生成**:根据关键点的主要方向来构造二进制的、快速且具有鲁棒性的图像描述符——即BRIEF描述符。这不仅简化了后续计算量,还提升了特征匹配的速度和准确性。 - **描述符匹配**:通过BFMatcher或FLANN等方法在两幅图之间进行特征点配对。 - **关键帧选择与跟踪**:根据上述步骤得到的匹配结果来确定合适的关键帧,并执行连续图像间的追踪操作以确保目标稳定跟踪。 - **位姿估计**:利用PnP(Perspective-n-Point)算法或直接线性变换(DLS)等技术基于特征点配对信息推算相机姿态。 - **建图与重定位**:随着时间的推进,ORB-SLAM2可以构建出一张稠密的地图,并通过回环检测来防止误差累积。当跟踪丢失时,则可以通过先前建立的地图来进行位置重新确定。 本段落将深入探讨如何在实际代码中应用上述理论知识,理解ORB-SLAM2的工作机制,包括特征点的提取、匹配及相机位姿估计等方面的内容。这不仅能够帮助读者掌握SLAM系统的基本构建模块,并且还能为解决现实中的机器人导航定位问题提供必要的技术支持和编程技能提升(如C++编程技巧、OpenCV库的应用等)。对于那些希望深入了解ORB-SLAM技术,特别是特征点提取方法的人来说,本段落提供的实践机会是极具价值的。
  • ORB-SLAM2思维导图
    优质
    ORB-SLAM2思维导图旨在通过可视化方式解析和归纳ORB-SLAM2视觉同时定位与地图构建系统的架构、流程及关键技术,便于学习与应用。 ORB-SLAM2代码阅读思维导图使用xmind8编辑,可以使用xmind8或xmind zen打开。这是我自行制作的思维导图,可能存在一些错误。作为我接触的第一个比较大的SLAM系统和C++项目,建立这个思维导图有助于加深对系统的理解,并且对我学习ORB-SLAM2提供了极大的帮助。
  • ORB-SLAM2 代码详解
    优质
    《ORB-SLAM2 代码详解》是一份深入解析ORB-SLAM2视觉SLAM系统的文档,详细介绍了其核心算法和源码结构。适合研究与开发者参考学习。 参考这篇文章制作的PDF文件提供了详细的讲解内容。对于视频教程部分,请参见相关视频页面。 由于您要求去掉链接并保留核心意思,所以这里不再提供具体链接地址。希望这样能满足您的需求。如果有其他问题或需要进一步的信息,欢迎随时提问。
  • ORB-SLAM2源码解析.pdf
    优质
    《ORB-SLAM2源码解析》深入剖析了基于ORB特征的实时单目SLAM系统ORB-SLAM2的代码细节与工作原理,适合计算机视觉领域的研究人员和开发者阅读。 《ORB-SLAM2源码详解》由信息科学与工程学院人工智能与机器人研究所的吴博编写,详细解析了ORB-SLAM2的关键源代码。本段落将介绍该系统的代码架构、变量命名规则以及三个主要线程的工作机制:跟踪(Tracking)、局部映射(LocalMapping)和闭环检测(LoopClosing)。 在代码中,指针类型的变量通常以“p”开头,整型则用“n”,布尔类型为“b”,集合使用“s”表示,向量采用“v”,列表则是“l”。类成员变量直接命名。系统入口函数包括GrabImageStereo、GrabImageRGBD和GrabImageMonocular,这些根据不同的相机输入(如立体相机、RGB-D相机或单目相机)进行预处理操作。 Tracking线程负责处理帧数据流并初始化相机位姿;它通过调用StereoInitialization 或 MonocularInitialization函数执行初始位姿跟踪。在该过程中使用TrackWithMotionModel、TrackReferenceKeyFrame和Relocalization等函数来完成跟踪任务。当mbOnlyTracking设置为true时,系统仅进行追踪定位而不插入新关键帧或更新局部地图;否则会通过UpdateLocalMap、UpdateLocalKeyFrames及 UpdateLocalPoints操作更新局部地图,并使用SearchLocalPoints获取当前帧与该地图的匹配信息。 在LocalMapping线程中,处理新的关键帧并优化这些关键帧及其关联的地图点。此外,它还会检查相邻的关键帧间是否存在重复的地图点并通过局部束调整(BA)来改进它们之间的关系;同时剔除那些大部分地图点可被其他共视关键帧观测到的关键帧。 LoopClosing线程执行闭环检测功能:从mlpLoopKeyFrameQueue队列中取出一帧作为mpCurrentKF,并检查与上一次检测的时间间隔是否超过10帧。随后,计算当前帧与其他相连关键帧的Bow(Bag of Words)最低得分以选择候选的闭环匹配;通过分组和连续性检测来剔除单独得分高但无匹配的关键帧并确认其连续性;若符合要求,则认为存在闭环。 该文档虽为OCR扫描生成,可能包含一些识别错误,但仍提供ORB-SLAM2算法的具体实现细节。了解这些内容有助于读者深入理解系统运作机制,并在实际应用中进行调整和优化。
  • 基于VS2017的ORB-SLAM2工程
    优质
    本项目是基于Visual Studio 2017环境下的ORB-SLAM2视觉SLAM系统工程实现。它集成了最新的计算机视觉技术,适用于机器人自主导航和增强现实等领域。 这是我配置的Windows版本ORB-SLAM2,在Visual Studio 2017环境下编译。所有第三方依赖库(包括OpenCV)都已部署在工程目录下,并且属性表路径和运行环境均已设置为相对路径,可以直接打开并编译运行。如果有问题,请在我的博客留言反馈。
  • ORB-SLAM2源代码解析1
    优质
    《ORB-SLAM2源代码解析1》深入剖析了先进的视觉SLAM算法ORB-SLAM2的核心代码结构与工作原理,适合机器人视觉和计算机视觉领域的研究人员及工程师阅读。 ORB-SLAM代码的详细解读由信息科学与工程学院人工智能与机器人研究所的吴博提供。“p”在变量命名规则中表示指针数据类型,“n”表示int类型,而“s”的含义没有具体提及。
  • ORB-SLAM2代码解析指南
    优质
    《ORB-SLAM2代码解析指南》旨在为读者提供一份详尽的ORB-SLAM2视觉SLAM系统源码解读手册。本书通过深入分析每一部分的核心算法与实现细节,帮助开发者全面理解并灵活运用该开源项目,适用于机器人视觉、自动驾驶等领域的研究者和工程师。 详细介绍ORB-SLAM2源码内容的文档非常适合初学者学习。该文档转载自【泡泡机器人SLAM】微信公众号。
  • G2O用库与ORB-SLAM2专用精简版库
    优质
    简介:G2O是支持多种优化问题求解的通用框架,而ORB-SLAM2专用精简版库则基于此平台,针对视觉SLAM任务进行了高度优化和裁剪。 在计算机视觉领域,特别是在三维重建和定位导航方面,G2O(Generic Graph Optimization)和ORB-SLAM2是两个重要的工具。本段落将详细介绍这两个库以及它们在VS2017下的编译过程。 首先,G2O是一个开源的图优化框架,在SLAM系统中被广泛应用。它提供了一个通用接口来处理各种最优化问题,例如最小二乘法和二次规划等。G2O的核心在于其灵活的图结构,可以轻松添加不同类型的边以进行位置、姿态或特征匹配之间的关系优化。在VS2017环境下编译G2O库需要正确设置依赖项(如Eigen、Ceres Solver以及Boost),并配置项目设置确保所有头文件和库文件能够被正确链接。 其次,ORB-SLAM2是一个SLAM算法的具体实现,它使用ORB特征进行实时定位和建图。这个系统包含三个主要模块:追踪、地图构建及重定位。G2O在此过程中用于优化pose graph以提高精度。为了编译ORB-SLAM2中的精简三方库,需要获取源代码,并根据特定需求对其进行裁剪与调整。 通过这种定制化的过程,ORB-SLAM2专用的G2O库不仅提高了运行效率并减少了内存占用,而且保持了足够的功能来解决ORB-SLAM2特有的优化问题。这对于资源有限的移动设备来说尤为重要。 在实际应用中,用户可以根据需求选择使用通用版或专为ORB-SLAM2定制化的G2O版本。前者提供了更大的灵活性,能够适应各种不同的最优化任务;后者则针对特定场景表现出更好的性能。 总的来说,G2O库和ORB-SLAM2是计算机视觉领域不可或缺的工具。通过VS2017编译这些库需要深入了解它们的工作原理,并掌握C++编程与项目配置技能。对于开发者而言,熟练使用这些工具有助于实现高效精准的SLAM系统。
  • ORB-SLAM2ORB-SLAM3详尽中文注释版.zip
    优质
    本资源提供ORB-SLAM2和ORB-SLAM3视觉SLAM系统代码的详细中文注释,帮助开发者深入理解其工作原理和技术细节。 ORB-SLAM 是一个完整的 SLAM 系统,涵盖视觉里程计、跟踪以及回环检测功能,并且完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 方法。它还支持单目相机、双目相机及 RGBD 相机接口。资源包括 ORB-SLAM2 和 ORB-SLAM3 的详细中文注释版本源码。