Advertisement

ORB-SLAM3的ROS版本（含稠密点云地图）

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

简介：
本项目提供ORB-SLAM3在ROS环境下的实现，并支持稠密点云地图构建。它结合了最新的视觉SLAM技术与机器人操作系统，为开发者和研究人员提供了强大的工具。 如果无法通过git clone https://github.com/lturing/ORB_SLAM3_ROS 下载文件，则可以上传包含RGBD稠密建图程序的ORB_SLAM3_ROS代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ORB-SLAM3的ROS版本（含稠密点云地图）
    优质
    本项目提供ORB-SLAM3在ROS环境下的实现，并支持稠密点云地图构建。它结合了最新的视觉SLAM技术与机器人操作系统，为开发者和研究人员提供了强大的工具。 如果无法通过git clone https://github.com/lturing/ORB_SLAM3_ROS 下载文件，则可以上传包含RGBD稠密建图程序的ORB_SLAM3_ROS代码。
     
  • ORB-SLAM3论文版本.pdf
    优质
    《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-SLAM3: ORB-SLAM3系统详解
    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_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
     
  • ORB-SLAM2与ORB-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。
     
  • ORB-SLAM3 安装详解
    优质
    《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与D435i的程序包
    优质
    本程序包基于ORB-SLAM3框架，专为Intel D435i摄像头设计，提供高精度实时定位与地图构建功能，适用于机器人导航和增强现实应用。 实现步骤如下： 1. 确定需求：首先明确项目的目标和功能要求。 2. 设计方案：根据需求设计系统架构和技术选型。 3. 准备环境：搭建开发、测试所需的软件及硬件环境。 4. 编写代码：按照设计方案编写程序代码，并进行单元测试确保每个模块的功能正确性。 5. 调试优化：对整个项目进行全面调试，发现并修复存在的问题。同时根据性能要求进行相应的调整和优化工作。 6. 文档撰写：完成相关技术文档的编写，包括需求分析报告、设计说明书等资料。 7. 上线部署：将开发好的软件产品发布到生产环境中，并做好运维保障措施。 以上步骤仅供参考，在实际操作过程中可能需要结合具体情况进行适当修改。
     
  • 基于并行化的ORB-SLAM3 ORB特征提取方法
    优质
    本研究提出了一种基于并行化技术优化的ORB-SLAM3中ORB特征提取算法，显著提升了实时定位与地图构建系统的运行效率。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征是一种广泛应用于视觉SLAM系统中的关键点检测与描述算法，在ORBSLAM3这一先进的框架中扮演着至关重要的角色，直接影响系统的实时性能和鲁棒性。本段落将深入探讨ORBSLAM3中对ORB特征提取的并行化处理及基于OctTree四叉树结构的特征点均匀分布优化策略。 首先，我们理解ORB特征的构成与提取过程：FAST算法用于快速检测图像中的边缘和角点，而BRIEF则生成紧凑且区分度高的二进制描述符。ORBSLAM3通过引入并行化技术来加速这一过程，包括多线程或GPU计算方式的应用，在处理高分辨率及大量数据时尤其有效。 接下来是基于OctTree的数据结构在特征点均匀分布中的应用。这种三维空间划分方法用于确保图像中各区域的特征点数量均衡，避免某些区域内特征点过密而其他地方不足的情况发生。这不仅提高了地图构建的质量和稳定性，也通过并行化处理进一步优化了整个系统的性能。 为了验证这些改进的有效性，在EuRoC数据集上进行了详细的实验对比分析。该数据集包含复杂室内飞行序列的多种光照、运动及视场条件，用于评估无人机与机器人视觉SLAM系统的表现。结果显示，并行化处理显著提升了ORB特征提取的速度和效率，这对于实现实时SLAM系统的性能提升至关重要。 综上所述，ORBSLAM3通过并行化处理优化了ORB特征提取过程以及利用OctTree实现的特征点均匀分布策略，在计算资源的有效使用方面取得了重要进展。这一系列改进有助于提高系统在复杂环境中的定位精度与鲁棒性。随着硬件技术的发展进步，类似的算法创新将继续成为提升SLAM性能的关键因素，并为视觉导航领域带来更高效、稳定的解决方案。
     
  • Visual SFM，含稠密重建，完整版
    优质
    Visual SFM是一款开源软件，用于从大量图片自动生成三维模型点云和稀疏重建。结合稠密重建功能，它可以创建出更为细致完整的3D场景模型。这款工具特别适合需要进行大规模图像处理的科研人员及开发者使用。 Visual SFM 包含稠密重建功能的完整版已经准备好，可以直接使用。欢迎大家下载并深入学习SFM相关知识。