ORB-SLAM2+EuRoC双目相机数据集测试

最新推荐文章于 2024-01-18 21:15:05 发布
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本文精选自优快云博主Banmei_Brandy的文章,深入探讨了信息技术领域的关键议题,覆盖了从编程语言到软件开发工具,再到大数据处理与人工智能的最新进展.忽略信息技术无关信息,专注于技术核心.
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【ORB_SLAM2源码解读】EuRoC双目数据集跑通ORB_SLAM2
小秋 AI SLAM 入门实战教程
04-08 3922
Tracking-跟踪Local Mapping-地图Loop Closing-回环ORB_SLAM2与传感器之间是相互独立，提取特征之后，图像不需要被保存而是直接丢弃。ORB_SLAM2将编译出libORB_SLAM2 . so安装在lib目录中并且生成可执行的数据集测试样例。
ORB-SLAM3算法2之EuRoc开源数据集运行ORB-SLAM3生成轨迹并用evo工具评估轨迹
重点记录机器人和自动驾驶相关领域的技术，尤其是计算机视觉，视觉SLAM等，不仅有前言文献或必备算法的学习，也会有实际应用的点滴经验
10-26 3457
ORB-SLAM3算法1 已成功编译安装ORB-SLAM3到本地，本篇目的是用EuRoc开源数据来运行ORB-SLAM3，并生成轨迹，最后用evo评估工具来评估ORB-SLAM3生成的轨迹和真值轨迹。
【学习SLAM】ORB_SLAM2 双目测试(2)
开源节流
12-09 3363
双目参数文件详解 （万能P2/Pr） 1 Camera.fx /fy.cx,cy ;2 Camera.bf ; 3 P2(4)/1000 ; 4 ThDepth=50/20 a. Camera.bf中的b指基线baseline（单位：米）， f是焦距fx（x轴和y轴差距不大），bf=b*f=T(1)*Camera.fx=P2(4)/1000， 和ThDepth一起决定了深度点的范围： bf *...
用evo工具分析ORB-SLAM2运行TUM，KITTI，EuRoC数据集轨迹
m0_60355964的博客
11-11 1万+
在ORB-SLAM2的学习过程中，不可避免的会用到这些数据集来运行程序，并且还会将运行轨迹与相机真实轨迹作对比，下面就介绍使用evo工具分析SLAM常用TUM，KITTI，EuRoC数据集。SLAM数据集TUM，KITTI，EuRoC数据集的下载地址与真实轨迹文件的查找总结的博客链接。
视觉SLAM ORB-SLAM2 双目相机数据集测试
a395381306的博客
09-20 4073
视觉SLAM ORB-SLAM2 双目相机 参照：：：https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiaowenqiang/article/details/79687144 一、ROS — Kinetic ROS直接按照官网教程就好。 http://wiki.ros.org/Installation/Ubuntu https://blog.youkuaiyun.com/softimite_zifeng...
使用EuRoC数据集​测试ORB-SLAM3
u014374826的博客
08-31 2590
ORB-SLAM3支持的传感器模式如下：1. 单目（已测试，未通过）2. 单目-IMU（已测试，未通过）3. 双目（已测试，并通过）4. 双目-IMU（已测试，并通过）5. RGB-D（未测试）6. RGB-D-IMU（未测试）
ubuntu18.04配置编译orb-slam3及运行EuRoc数据集
最新发布
m0_73399666的博客
01-18 942
orb-slam3
ORB-SLAM2(4) 离线双目数据测试
a83025273的博客
01-15 368
官网 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1从http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php下载数据集（灰度图像） 百度网盘: 进入 进入00 进入image_0 2 执行以下命令. 官方说明: 2.1 根据测试的数...
ORB-SLAM的USB双目摄像头测试
～勿据散客～的博客
02-08 2289
首先关于如何调用USB双目摄像头请先移步链接 按照上面链接配置好后，执行 rostopic list 你应该可以找到两个比较关键的节点：/left_cam/image_raw 和 /right_cam/image_raw 然后是ORB-SLAM2的安装与配置 如果根据上面的链接ORB-slam2已经跑通Demo 接下来我们要修**/orb_slam_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src/ros_stereo.cc** 找到 message_filters
用ORB SLAM2跑自己的图片序列数据集
03-03
ORBSLAM2运行自己的图片序列，首先进行数据准备。我这里是通过摄像头采集到的视频。先要将视频处理成一帧一帧的图片，然后生成rgb.txt。然后运行
ROS下运行ORB-SLAM2双目Stereo（官方数据集）
weixin_44331641的博客
04-13 3531
原因是/home/ybl/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src文件夹下的ros_stereo.cc里的话题改了之后没有编译，所以得重新编译。在/home/ybl/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2下打开终端运行以下语句，完成修改之后的编译。在/home/ybl/ORB_SLAM2文件夹下打开终端，输入以下语句，完成ros下ORB-SLAM2的编译。第二条语句在/home/ybl/ORB_SLAM2文件夹下重新打开终端执行，
ORB-SLAM2运行EuRoC数据集EVO评估
qq_43683669的博客
02-18 522
如果第二条命令pip install evo --upgrade --no-binary evo有错误的话就运行下一条。首先你要有ORB-SLAM2的运行环境，如果没有的话看我之前的配置slam2环境，我的是基于Ubuntu18.04。然后结果就会出现这个工具，如果没出现的话需要重启一下虚拟机就行了。然后主要是下载和安装EVO工具（以下步骤需要打开科学上网）然后我在windows下，解压后复制到了，我的文件夹下。我下载的是MH05的包，是下图的样子。如果还没有解决请看我的如下链接。（菜鸟级入门详细教程）
ubuntu18.04运行ORB-SLAM2并用自己的数据集测试
xiaojinger_123的博客
06-23 2205
ubuntu18.04运行ORB-SLAM2并用自己的数据集测试
ORB_SLAM2跑自己的双目视频文件
方方方
08-07 966
#include "System.h" #include <string> #include <chrono> // for time stamp #include <iostream> #include <sstream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #inc.
双目测距系列（十）基于自己数据集训练monodepth2模型的简要记录
ltshan139的专栏
05-20 5194
前言 本文主要记录的是对双目图像进行monodepth2模型训练的过程。 训练数据集准备 我们刚开始拿到的图片集是xxx1.jpg xxx2.jpg 。。。堆集在一个目录的图片，其中1表示左摄像头，2表示右摄像头。 这个原始数据集显然不能直接拿来进行训练。需要做以下转换。 1）新建两个子目录image_02和image_03，然后把xxx1.jpg放到image_02，xxx2.jpg放到image_03。 2）利用这左、右摄像头通过标定所得的内参和姿态参数分别将image_02和03对应图片进
【学习SLAM】ORB_SLAM2 双目测试(1)
开源节流
12-09 2658
针对双目相机和RGB-D相机的ORB-SLAM2建立在单目ORB-SLAM的基础上，它的核心组件，如图2所示。 图2 ORB-SLAM2由三个平行的线程组成，跟踪，局部建图和回环检测。在一次回环检测后，会执行第四个线程，去执行BA优化。跟踪的线程在双目或者RGB-D输入之前进行，因此剩下的系统模块能够跟传感器模块独立运行。单目的ORB-SLAM2工作图也是这幅图。 这个...
【记录】ORB_SLAM2 例程（README文件里的单双目RDB-D、ROS、AR、外接摄像头、点云）
头发浓密的萌新的博客
04-16 973
【记录】ORB_SLAM2 例程（README文件里的单双目RDB-D、ROS、AR、外接摄像头、点云）
双目相机标定和orbslam2双目参数详解
热门推荐
07-12 1万+
为什么要写这篇博客？ 因为网上的博客都是错误的，是不适合当下的ORB_SLAM2双目标定的，特别是针对广角相机标定的暂无发现可用教程，对orbslam2参数讲解的文档，全部来自于高博的博客，对于太多的人来说很多东西含糊其次，阐述的不知所云。为了帮助后来者于2019年写下此博客以供参考，以杜绝一些废文耽误后来者之现象。 本博客有什么内容？ 1,orb_slam2 双目摄像机的标定程序 2,orb_s...
利用orb-slam2跑通EuRoC数据集结论分析
06-02
ORB-SLAM2是一种基于视觉的单目、双目和RGB-D SLAM系统，可以...此外，我们还可以使用其他数据集来对ORB-SLAM2进行测试和评估，以验证其鲁棒性和泛化能力。同时，我们还可以对ORB-SLAM2的参数进行调整，以优化其性能。
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