【ORB SLAM】 优化的目的和方法

最新推荐文章于 2023-06-26 23:05:41 发布
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单目slam LoopClosing之Sim3优化

https://blog.youkuaiyun.com/stihy/article/details/62219842


https://blog.youkuaiyun.com/fuguangping/article/details/53273784

【ORB SLAM】 优化的目的和方法


SLAM ORB-SLAM2（26）重定位过程
氢键H-H
05-31 2万+
先介绍了词袋模型的基本思想，然后介绍了重定位的详细过程：1. 计算当前帧特征点的词袋向量；2. 根据用词袋查找相似的候选关键帧；3. 通过词袋模型进行初步匹配；4. 查询较匹配的关键帧（通过PnP投影估计姿态>对内点进行BA优化位姿>不够数就通过投影方式寻找更多匹配点>找到较匹配的关键帧）
SLAM ORB-SLAM2（10）轨迹跟踪过程
热门推荐
氢键H-H
12-03 1万+
轨迹跟踪的主要目的是估计相机的位姿。先处理每一帧图像，提取ORB特征点，如果尚未初始化地图，则先进行初始化。再根据地图信息和当前机器人运动状态来估计相机位姿或者进行重定位，然后在局部地图中完成轨迹跟踪， 并根据一定的规则生成新的关键帧。
实时CORBA中ORB核心的优化
02-09
主要介绍实时corba技术以及orba核心的优化
基于ORB特征的视觉里程计算法优化
02-22
针对在动态环境下受运动物体影响而不能准确进行机器人运动估计的问题,提出一种基于ORB特征区域分割的视觉里程计算法。利用相邻区域特征点三维空间距离不变性,对提取的特征点进行区域分割,将图像中运动物体产生的特征点与静态背景的特征点分割开,去除动态物体特征点的影响,再进行相机的位姿估计,从而去除场景中动态物体的干扰。实验结果表明,基于ORB特征区域分割的视觉里程计算法能够实时地在动态和静态环境中进行相机的位姿估计,具有很高的稳健性和精度。
SLAM后端：位姿图优化（Pose Graph）
LittleEmperor的博客
04-02 5022
1
ORB-SLAM（五）优化
weixin_30911809的博客
05-29 558
ORB-SLAM作为单目SLAM，其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确。因此优化（optimization）在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色。这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化。 ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法，关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html。 一、为什么要优化 ...
ORBSLAM3源码备份
最新发布
04-03
在ORBSLAM3中，这一过程主要依赖于对连续帧图像中提取的ORB特征点进行匹配，并通过优化方法来计算相机的位姿。这一优化通常是基于图优化（Graph Optimization）技术，特别是位姿图（Pose Graph）的构建和优化。 ...
orbslam2 流程图_一种基于ORBSLAM2的八叉树建图方法与流程
weixin_42519985的博客
01-17 2782
本发明涉及机器人视觉与图像处理领域，尤其涉及一种基于ORBSLAM2的八叉树建图方法。背景技术：SLAM技术的发展推动了定位(Localization)、跟踪(Tracking)以及路径规划(Path Planning)技术的发展，进而对无人机、无人驾驶、机器人等热门研究领域产生重大影响。其中，ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(SLAM)。该算法由Raul Mur-Ar...
SLAM代码复现——orbslam
qq_50442534的博客
06-26 2883
实现orbslam1-2算法（ubuntu系统），代码复现，借鉴了好几个大佬的代码，希望对浏览这篇文章的你有所帮助
orb_slam.pdf
11-10
ORB_SLAM
ORB-SLAM（一）简介
weixin_30363817的博客
02-24 1266
ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法（SLAM）[1]。该算法由Raul Mur-Artal，J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics。ORB-SLAM基于PTAM架构，增加了地图初始化和闭环检测的功能，优化了关键帧选取和地图构建的方法，在处理速度、追踪效果和地图精度上都取得了...
orbslam2图优化基础
MiningL的博客
01-13 480
本周的目标是orb-slam2中的PoseOptimization函数，这个函数算是orb-slam2中Traking进程频繁调用且是入门级的优化问题。看代码的时候多次看到g2o库，这个库是以图优化为核心的优化库。图优化并不是和高斯牛顿法一样的优化迭代法，其核心是使用图的形式来描述优化问题。优化问题在上周对高斯-牛顿公式推导时已经接触，由目标函数、优化变量和约束组成，而在slam中很少具有有约束的优化问题（还没接触到），比如机器人的运动是无约束的（想怎么旋转平移都可以。minx​Fx。
SLAM流程之优化后端
Fredric18的博客
07-09 4673
优化后端： SLAM的优化后端完成工作主要是对视觉前端得到的不够准确的相机位姿和重建地图进行优化微调。在视觉前端中，不管是进行位姿估计还是建图，都是利用相邻帧之间的关系来完成的，这种依赖局部约束且不停地链式进行的算法，必将导致优化误差逐帧累积，最终产生一个较大的误差漂移。因此，后端优化的思路就是从全局（整个相机运动过程）中选取一些关键帧，利用这些关键帧之间的关系建立起时间和空间跨度更大的、需要同时...
[ORB-SLAM2]关于代码优化设计
rain_promise的博客
12-28 576
参考http://www.cnblogs.com/luyb/p/5447497.html 关于ORB-SLAM2中提高数据关联准确度的措施整理： 1. 初始化过程中提出模型选择策略，根据特征点的共面情况，确定使用基础矩阵Fundamental matrix还是单应矩阵Homography进行位姿估计。 2. 姿态优化：建立局部地图，寻找当前帧与地图的对应关系。（真正匹配到的地图点其实很少） ...
一起学ORBSLAM2（7）ORBSLAM中的优化问题
蚁族的坚持的博客
06-05 5428
ORBSLAM是一种基于优化方法的SLAM方法，与之前的基于滤波器方法有很大的不同，工程中引入了第三方库g2o，g2o是基于图优化的优化算法库。首先了解什么是图优化，图优化是将普通的优化问题用图的方式(变量用节点表示，关系用边来表示)来表示（参考文章：g2o: A general Framework for Graph Optimization），如下最小二乘问题表达式可以表示为：，其中为误差函数...
（十三）ORBSLAM3子地图融合优化
小C酱油兵的博客
12-08 1718
前言 　　距离上一次博客更新已经过去了N年。。。 　　ORB-SLAM2继续更新，这真的是有生之年系列。 　　ORB-SLAM3在2的基础上，引进了IMU的初始化和融合估计，以及子地图功能。笔者目前 IMU 相关的知识相对比较薄弱，因此准备在第十四讲的时候再为大家介绍VI-ORBSLAM相关的内容。本讲主要关心的是纯视觉的子地图融合功能。 ORB-SLAM子地图简介 　　ORB-SLAM3使...
【SLAM学习笔记】7-ORB_SLAM3关键源码分析⑤ Optimizer（二）局部地图优化
qq_47891062的博客
11-07 1094
2021SC@SDUSC
SLAM学习笔记（五）——后端优化（一）
qq_17853613的博客
08-31 1957
SLAM学习笔记（五）——后端优化（一） 先说明一下，书里面第八讲视觉里程计二，我写的文档丢失了，暂时先不去管他了，先继续往后看吧，之前是准备先做一个VO框架的，但是仔细思考了一下，准备先来实现一下这边，然后再去做那个VO框架。 我个人认为这里在我未来的项目中，不会是我做的重点，所以我在这块不做太过详细的学习。 EKF后端 我们知道，实际上，仅有前端的SLAM就可以支持简单的定位、建图的工作了，但是前端的结果往往是粗糙的，后端的存在就是为了继续优化前端的结果。它的本质是一种状态估计问题，主流的后端可以分为以
自定义数据集用ORB SLAM2进行SLAM
在讲解“用ORB SLAM2跑自己的图片序列数据集”的知识点前，首先需要明确几个基础概念，以便于更好地理解整个过程和其中的技术要点。 首先，什么是ORB SLAM2？ORB SLAM2是一款开源的视觉SLAM（Simultaneous ...
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