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ORB-SLAM2思维导图

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简介:
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。

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客服
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  • ORB-SLAM2
    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。
  • 清晰的ORB-SLAM2程序
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    本作品提供了一张详细的ORB-SLAM2视觉 SLAM 系统思维导图,帮助读者直观理解其模块组成与工作流程,适用于学习和研究。 ORB-SLAM2程序思维导图展示了该视觉SLAM系统的核心架构与流程,帮助理解其工作原理和技术细节。
  • ORB-SLAM2 代码详解
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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。
  • 计算机
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    《思维导图》是一本介绍计算机辅助下思维导图绘制与应用的专业书籍,帮助读者提高信息整理、问题解决及创新思考的能力。 在IT行业中,思维导图是一种非常重要的工具,在计算机科学及相关领域的学习、设计和问题解决过程中被广泛应用。通过图形化方式表达和组织思维的特性有助于人们理解复杂的概念,并提升记忆力与创新力。 控制器作为计算机硬件系统的关键部分之一,在中央处理器(CPU)中占据核心地位。它的主要职责是管理和协调整个系统的各个组成部分,确保数据处理过程顺畅高效。具体功能如下: 1. **指令控制**:从内存读取指令并进行解码,根据操作类型生成相应的控制信号以指导其他部件执行任务。 2. **操作时序**:产生时间序列信号来调控内部的操作顺序,保证各部分在恰当的时间接收和处理数据。 3. **中断处理**:当计算机接收到外部或内部事件(如设备请求、错误)时暂停当前工作,保存状态并转向处理这些突发事件。这使得计算机能够有效应对突发情况,并继续执行正常任务。 4. **数据流管理**:负责控制存储器与运算单元之间的数据流动,确保在正确的时间从正确的地点读取和写入数据。 5. **程序计数器更新**:维护并更新程序计数器(指示下一条要执行指令地址),使程序能够顺序运行或根据分支指令跳转到不同的位置。 使用思维导图学习计算机科学可以使抽象概念变得更加直观。例如,可以创建一个中心节点为“控制器”的思维导图,并从该节点分出包括“指令控制”、“操作时序”等在内的多个子节点来进一步细化每个功能的具体内容。这种可视化手段有助于清晰地梳理复杂的系统结构,从而加深对计算机工作原理的理解。 此外,“思维导图-控制器.pdf”文件可能包含有关控制器详细讲解的内容,其中包括具体的实例和示例,能够帮助学习者更直观地理解这一重要的计算机组件。结合使用这类资源与思维导图的学习方法可以显著提高学习效率,并为初学者或希望巩固基础知识的专业人士提供有价值的参考资料。
  • 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。
  • 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。