ORB-SLAM2 论文翻译

原创 已于 2022-05-05 13:03:07 修改 · 478 阅读 · 2 ·
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#自动驾驶 #人工智能 #计算机视觉

于 2022-05-01 01:42:38 首次发布
ORB-SLAM2是一个全面且强大的开源SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）系统，支持单目、立体和RGB-D相机。该系统集成了特征检测与匹配、视觉惯性导航、闭环检测和重定位等功能，为机器人导航和增强现实等领域提供了稳定可靠的解决方案。
ORBSLAM2论文翻译
weixin_39061796的博客
11-30 3608
ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System forMonocular, Stereo and RGB-D Cameras 摘要 我们为单目、双目和RGB-D相机提供了一个完整的SLAM系统，包括地图复用、闭环矫正和重定位功能。该系统在标准CPU上实时运行，适用于各种环境，从室内小型手持式设备，到在工业环境中飞行的无人机和在城市中行驶的汽车。我们的后端基于单目和双目观测的BA，允许使用度量尺度进行精确的轨迹估计。我们的系统包括一个轻量级的纯定位模式，利用视觉里程跟踪未建图的区域
ORB-SLAM2 论文翻译.pdf
08-12
ORB-SLAM2 论文翻译.pdf
ORB-SLAM2 论文pdf
03-01
这是SLAM领域比较经典的基于特征点法的视觉SLAM开源算法论文，推荐！
ORB-SLAM2论文翻译
超爱吃小蛋糕的66的博客
11-02 550
ORB-SLAM2是基于单目，双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案。它能够实现地图重用，回环检测和重新定位的功能。无论是在室内的小型手持设备，还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车，ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作。ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化（BA）的方式，这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估。此外，ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式，该模式能够在允许零点漂移的条件下，利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特征点。
ORB SLAM2论文
printeger的博客
09-15 757
ORB SALM2 类型：V-SLAM 传感器：单目/双目/RGB-D相机 在ORB SLAM的基础上提出ORB SLAM2，贡献如下： 1.首个基于单目，双目和RGB-D相机的开源SLAM方案，这个方案包括：回环检测，地图重用和重定位。 2.RGB-D结果说明，BA比ICP或者最小化光度/深度误差的方法更加精确。 3.通过使用远处和近处的双目特征点和单目观测结果，我们的双目的结果比直接使用双目系统更加精确。 4.针对无法建图的情况，提出了一个轻量化的定位模式 ，能够更加有效的重用地图。 1. 系统 O
ORB-SLAM3论文.pdf
10-22
ORB-SLAM3论文.pdf ORB-SLAM3是视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位和映射）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...
osmap:保存并加载orb-slam2地图
05-23
GitHub ar上的ORB-SLAM2代码为是开放源代码，并被用作支持其论文ORB-SLAM2的概念证明：ORB-SLAM2：一种用于单目，立体声和RGB的开源SLAM系统-D相机。 ORB-SLAM2不是最终产品。 它会生成地图，但是无法将其保存到...
orb-slam论文翻译
09-21
ORBSLAM是一种通用且准确的单目SLAM系统，由Raul Mur-Artal、J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos共同设计。该系统具备实时性，能够适用于室内外以及大小场景，对于复杂且变化莫测的运动场景具有强大的稳健性，并能够...
ORB-SLAM相关论文
11-24
2. 实时性能优化：分析ORB-SLAM如何实现高效的实时性能，包括特征匹配、关键帧选择和数据结构优化等方面。 3. 环境适应性：讨论ORB-SLAM在不同环境条件下的表现，如光照变化、纹理稀疏区域等。 4. 传感器融合：探讨...
ORBSLAM2 文章翻译
a735148617的博客
06-21 856
ORBSLAM2 一种适用于单目、双目和RGB-D相机的开源slam系统 摘要 本文提出了ORB-SLAM2，一种适用于单目、双目和RGB-D相机的slam系统，包含地图重用，回环检测，重定位等功能。该系统可在各种环境中运行，包括室内和室外的交通工具 。该系统的后端基于BA，可以使用公制尺度进行位置估计。该系统包括轻量级的视觉里程计追踪未建图区域，以及对地图点的匹配来实现零漂。基于29个数据集的评估说明该种方法实现了最高的准确率。作者开源该算法，不仅为了slam社区的利益，也为了开箱即用的slam解决方案的
ORB-SLAM2论文原文
01-21
视觉SLAM三维建图开源项目，ORB-SLAM2程序算法论文，提供算法学习指导。
orb-slam 翻译
01-18
orb-slam论文的翻译，该系统主要涉及到三个并行处理的线程:跟踪线程,局部地图优化线程,闭环控制线程。所有的优化部分都是基于g20实现。
slam论文pdf版本视觉slam的论文，orbslam2pdf版本论文
04-22
视觉slam的论文，orbslam2pdf版本论文。可以参考。可以学习。
ORB_SLAM2-Chinese-annotation:ORB-SLAM2中文注释版（适用入门学习）
04-28
ORB-SLAM2（中文注释版） 评论员： 作者： ， ， 和 （ ） 2017年1月13日：现在支持OpenCV 3和Eigen 3.3。 2016年12月22日：添加了AR演示（请参见第7节）。 ORB-SLAM2是用于单目，立体声和RGB-D相机的实时SLAM库，可计算相机轨迹和稀疏的3D重建（在具有真实比例的立体声和RGB-D情况下）。 它能够实时检测环路并重新定位摄像机。 我们提供了在以立体或单眼，在以RGB-D或单眼，在以立体或单眼运行SLAM系统的。 我们还提供了一个ROS节点来处理实时单眼，立体声或RGB-D流。 该库可以在没有ROS的情况下进行编译。 ORB-SLAM2提供了一个可在SLAM模式和本地化模式之间切换的GUI，请参阅本文档的第9节。 相关出版物： （单眼）劳尔·穆尔·阿塔尔（RaúlMur-Artal），蒙蒂尔（JMM Montiel）和胡安
ORB-SLAM2 论文全文翻译
weixin_58045467的博客
05-26 530
ORB-SLAM2: An Open-Source SLAM System form Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras 是SLAM领域的一篇经典论文。网上也有很多的中文翻译稿，但感觉翻译的都不是太好。本文的翻译是我的本科毕设的外文文献翻译内容，自己翻译的，感觉更通顺些，如果其中有错误欢迎大家指出。PDF本文提出了ORB-SLAM2，它是基于单目、双目或RGB-D相机的一个完整的SLAM系统，其中包括地图重用、回环检测和重定位功能。
ORB-SLAM2（论文阅读）
qq_51554474的博客
07-19 1052
是SLAM系统中实现回环检测（当检测到传感器回到已建图区域时，修正探索过程中的累积误差）的关键模块，它能够在因遮挡或剧烈运动导致追踪失败后以及系统重新初始化时，重定位相机的位置。该系统具有三个主要的并行线程1）追踪线程是用来在每一帧中定位相机的位置，通过。这通过将更新的关键帧的修正（未优化位姿至优化位姿的变换）沿生成树传递至未更新的关键帧来完成。在优化运行的同时发现了新的回环，就停止优化，转而去闭合回环，这将再次启动全局BA优化。接下来，输入的图片会被丢弃，系统的全部运算会基于这些特征。...
ORB-SLAM2论文总结
weixin_44682965的博客
09-19 2844
Abstract ORB-SLAM2 适用于单目，双目和RGB-D相机，包括闭环、重定位等功能，可用于室内环境、工业环境、飞行的无人机、行驶的汽车等 Introduction 单目相机： 无法观察到深度信息，因此地图的比例和估计的轨迹是未知的。并且 system bootstrapping 需要多视图或过滤技术来生成初始地图（无法从第一帧开始triangulation）。另外，单目SLAM可能会发生 scale drift，而且过程中进行纯旋转可能会估计失败。 这些问题可以通过使用双目或RGB-D摄像机解决
ORB-SLAM2论文详解
qq_29320587的博客
06-26 2896
ORB-SLAM2 适用于单目，双目和RGB-D相机，包括闭环、重定位等功能，可用于室内环境、工业环境、飞行的无人机、行驶的汽车等。
orb-slam3论文解读
最新发布
03-08
### ORB-SLAM3 论文解读与分析 ORB-SLAM3 是一种先进的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，它不仅继承和发展了ORB-SLAM2的优点，在多方面进行了改进和扩展。为了更好地理解ORB-SLAM3的工作原理及其相对于前代版本的进步之处，可以从以下几个角度进行探讨： #### 1. 系统架构概述 ORB-SLAM3 的整体结构由三个主要模块组成：跟踪（Tracking）、局部建图（Local Mapping）以及回环检测（Loop Closing）。这些组件协同工作以实现鲁棒的位置估计和环境重建功能[^1]。 - **跟踪**负责实时处理输入图像流并计算相机姿态变化； - **局部建图**用于构建周围场景的地图特征点云，并维护当前区域内的地图状态； - **回环闭合**则通过识别已访问过的地方来纠正累积误差，从而提高定位精度。 #### 2. 视觉里程计部分解析 在ORB-SLAM3中，视觉里程计扮演着至关重要的角色，其核心任务是从连续帧间提取匹配的关键点对，并基于此推算出两帧之间的相对位姿变换关系。具体来说，该过程涉及到了一系列关键技术环节： - 特征点检测与描述子生成：采用FAST角点探测器配合ORB描述符完成高效稳定的兴趣点选取及表征。 - 关键帧管理机制：当新到来的画面含有足够数量的新颖信息时，则被标记为关键帧加入全局地图；反之如果相似度过高则舍弃不存入数据库内保存下来作为后续优化的基础资料之一[^4]。 ```python def extract_features(image): # 使用FAST算法检测角点 keypoints = cv2.FastFeatureDetector_create().detect(image, None) # 提取ORB描述符 orb = cv2.ORB_create() _, descriptors = orb.compute(image, keypoints) return keypoints, descriptors ``` #### 3. 多传感器融合特性介绍 相较于ORB-SLAM2仅支持单目/双目RGB-D摄像头的情况，新版增加了IMU惯性测量单元的支持能力，使得即使是在低纹理环境中也能保持良好的性能表现。此外还加入了LiDAR激光雷达设备接口选项，进一步增强了系统的适用范围和技术优势。 ---
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