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ORB-SLAM2与ORB-SLAM3详尽中文注释版.zip

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简介:
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。

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  • ORB-SLAM2ORB-SLAM3.zip
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    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。
  • ORB-SLAM2源码解(含
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    《ORB-SLAM2源码详解(含详尽注释)》一书深入剖析了ORB-SLAM2视觉SLAM系统的核心算法与实现细节,书中不仅对关键代码进行了详细解释,还提供了丰富的注释帮助读者更好地理解每一个功能模块的工作原理。适合希望深入了解SLAM技术的科研人员和学生阅读。 ORBSLAM2源码的详细注释可以帮助开发者更好地理解其工作原理和技术细节。这些注释涵盖了从初始化到跟踪、地图构建等多个关键模块的具体实现方式,并且提供了丰富的解释,使复杂的算法更容易被理解和应用。对于研究机器人视觉和SLAM技术的人来说,这是一个宝贵的资源。
  • ORB-SLAM3: ORB-SLAM3系统
    优质
    《ORB-SLAM3: ORB-SLAM3系统详解》一书深入剖析了最新的视觉SLAM技术ORB-SLAM3,全面介绍了其实现原理与应用案例。 ORB-SLAM3版本0.3:Beta版发布于2020年9月4日,由卡洛斯·坎波斯、理查德·埃维拉以及胡安·J·戈麦斯·罗德里格兹共同开发。该版本详细描述了每个功能更新。 ORB-SLAM3是首个能够使用针孔和鱼眼镜头模型,在单目、立体声及RGB-D相机上执行视觉SLAM(同时定位与地图构建)、视觉惯性SLAM以及多图SLAM的实时库。无论采用哪种传感器配置,ORB-SLAM3都能提供卓越性能,并且精度优于文献中提及的最佳系统。 我们提供了在配备或未配备IMU的情况下使用立体或单眼相机、鱼眼立体或单眼相机运行ORB-SLAM3的具体指导和示例执行视频。 该软件基于先前由Ca等开发的ORB-SLAM系列技术改进而来。相关出版物包括[ORB-SLAM3] Carlos Campos等人发表的研究成果。
  • ORB_SLAM2-Chinese-Annotated: ORB-SLAM2(适合初学者)
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    ORB_SLAM2-Chinese-Annotated是基于ORB-SLAM2视觉SLAM库的中文注释版本,旨在帮助初学者更好地理解和使用该库。 ORB-SLAM2(中文版)于2017年1月13日进行了更新,支持OpenCV 3和Eigen 3.3;在2016年12月22日添加了AR演示功能。ORB-SLAM2是一款实时SLAM库,适用于单目、立体声及RGB-D相机,能够计算相机轨迹并生成稀疏的三维重建(对于具有真实比例的立体和RGB-D情况)。该系统能够在环路中进行实时检测,并重新定位摄像机。我们提供了在单眼模式下运行系统的实例,在立体或RGB-D模式下的实现实例同样可以找到。 此外,还提供了一个ROS节点用于处理实时单目、立体声及RGB-D流的输入数据。ORB-SLAM2支持独立于ROS环境进行编译和构建。该库还包含一个图形用户界面,允许在SLAM模式与定位模式之间切换,请参阅文档中的第九节获取更多详细信息。
  • ORB-SLAM3 安装
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    《ORB-SLAM3安装详解》是一份全面指导用户如何在不同操作系统上配置和运行ORB-SLAM3视觉 simultaneous localization and mapping (SLAM) 系统的教程。 ORB-SLAM3 安装指南 ORB-SLAM3 是一个基于视觉的 SLAM 系统,在 Robot Operating System(ROS)平台上运行。以下是 ORB-SLAM3 的安装步骤,包括环境配置、依赖项安装等。 ### 安装环境 为了安装 ORB-SLAM3,请使用 Ubuntu 20.04 LTS 64位系统作为基础平台。 ### 安装步骤 1. **工具** 需要先安装一些必要的软件包,包括 git, cmake, gcc 和 g++。可以通过以下命令完成: ``` sudo apt update sudo apt install git cmake gcc g++ ``` 2. **Eigen3 库** Eigen3 是一个高效的线性代数库,ORB-SLAM3 需要它进行数学运算。安装方法如下: ``` sudo apt-get install libeigen3-dev ``` 3. **Pangolin 安装** Pangolin 是一个轻量级的 OpenGL 控件库,用于 ORB-SLAM3 的图形渲染。按照以下步骤来完成它的安装: - 先用下面指令下载并编译 Pangolin: ``` sudo apt install libglew-dev libpython2.7-dev git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git pangolin-src cd pangolin-src/build/ cmake .. make sudo make install ``` - 编译完成后,Pangolin 应该已经安装在 `/usr/local/include` 目录下。 4. **测试 Pangolin** 在编译目录的 `examples/HelloPangolin` 文件夹中运行下面命令来检查 Pangolin 是否正常工作: ``` cd build/examples/HelloPangolin .HelloPangolin ``` 5. 安装 OpenCV OpenCV 是一个计算机视觉库,ORB-SLAM3 使用它进行图像处理。安装步骤如下: - 先安装构建工具和依赖项: ``` sudo add-apt-repository deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main sudo apt update sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libopenexr-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev python3-numpy ``` - 接下来安装 OpenCV: ``` sudo apt-get install cmake git cd /path/to/opencv-repo mkdir build && cd build cmake .. make -j4 # 使用 4 核编译,加快速度。 sudo make install ``` ### 安装依赖项 在安装 OpenCV 的过程中可能会遇到一些问题。下面是一些常见的解决方法: - 如果找不到某个软件包,请先执行 `sudo apt-get update` 然后再尝试安装命令。 - 在安装 python-dev 时,需要使用 `python3-dev` 替代。 - 安装 numpy 库的正确指令为:`sudo apt-get install python3-numpy` - 对于 libjasper 的问题,请执行: ``` sudo add-apt-repository deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main sudo apt update sudo apt install libjasper1 libjasper-dev ``` 通过以上步骤,您可以成功安装 ORB-SLAM3 并开始使用它来构建基于视觉的 SLAM 系统。
  • ORB-SLAM3本.pdf
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    《ORB-SLAM3》是关于即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)领域的最新研究进展,该论文详细介绍了ORB-SLAM3系统的设计原理、技术细节及其在多个应用场景中的性能表现。 ORB-SLAM3是视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)领域的一个开源库,能够处理视觉、视觉惯性和多图SLAM任务。该系统可以使用单目、立体和RGB-D摄像机,并支持针孔和鱼眼镜头模型。 ORB-SLAM3的第一个主要创新点在于其基于特征的紧耦合视觉惯性SLAM系统,完全依赖于最大后验估计(MAP),即使在IMU初始化阶段也是如此。这使得该系统能够在实时操作中稳健运行,在小型与大型、室内及室外环境中均表现出色,并且比以往的方法精确两到十倍。 ORB-SLAM3的第二个主要创新点是一个多图系统,依赖于改进地点识别方法以提高召回率。在视觉信息贫乏的情况下(例如迷失方向时),该系统能够启动新的地图并无缝合并之前的地图;当重新访问已映射区域时,它同样具备优势。 不同于仅使用最近几秒钟数据的视觉里程表系统,ORB-SLAM3是首个能够在所有算法阶段重复利用全部先前信息的系统。这使它能包括在捆绑调整中的共视关键帧,并提供高视角差异观察结果,从而提高精度,即使这些关键帧来自之前的映射会话或时间上较为久远。 ORB-SLAM3的优点如下: * 实现了视觉、视觉惯性和多图SLAM * 支持单目、立体和RGB-D摄像机 * 支持针孔和鱼眼镜头模型 * 具有高精度与稳健性 * 能够处理长期贫乏视觉信息的情况 * 可重复利用所有先前的信息 ORB-SLAM3的应用前景包括: * 自动驾驶:提供精确的定位和映射信息。 * 机器视觉:提供高质量的视觉数据及地图信息。 * 增强现实:实现高精度的位置确定与环境重建。
  • ORB-SLAM2 代码
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    《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
    本书《ORB-SLAM2源码解析中文版》深入剖析了SLAM领域的经典开源项目ORB-SLAM2的源代码,旨在帮助读者全面理解其背后的算法原理与实现细节。适合计算机视觉和机器人技术领域的研究人员及工程师阅读学习。 东北大学吴博讲解ORB_SLAM的文档仅有文档内容。
  • ORB_SLAM3: ORB-SLAM3系统
    优质
    ORB-SLAM3是一款先进的实时视觉同时定位与地图构建(VSLAM)软件框架,它在ORB-SLAM2的基础上进行了大幅优化和功能增强,适用于单目、立体和RGB-D相机系统。 ORB-SLAM3 V0.4:Beta版,2021年4月21日 作者:卡洛斯·坎波斯(Carlos Campos),理查德·埃维拉(Richard Elvira),胡安·J·戈麦斯·罗德里格斯(Juan J.GómezRodríguez)。 ORB-SLAM3是首个能够使用针孔和鱼眼镜头模型,利用单目、立体及RGB-D相机执行视觉SLAM、视觉惯性SLAM以及多地图SLAM的实时库。在所有传感器配置中,该系统与文献中的最佳解决方案一样强大,并且具有更高的精度。 我们提供了ORB-SLAM3在带有或不带IMU(惯性测量单元)的情况下使用立体和单眼相机运行的示例,在鱼眼立体和单眼中也是一样。一些执行视频可以在相关平台上找到以供参考。 该软件基于先前由卡洛斯·坎波斯、理查德·埃维拉及胡安·J·戈麦斯·罗德里格兹开发的研究成果构建而成。 相关出版物: [ORB-SLAM3] 作者:Carlos Campos, Richard Elvira, Juan J. Gómez Rodríguez