视觉slam开源方案对比(ORB-SLAM2,ORB-SLAM3,VINS)

原创

已于 2022-03-22 13:46:22 修改 · 1.1w 阅读

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文章标签：

#计算机视觉 #人工智能 #slam

于 2021-12-20 15:15:46 首次发布

本文介绍了ORB-SLAM2、ORB-SLAM3及VINS-mono三种SLAM算法的搭建与评测过程，包括环境配置、数据集使用及评估工具evo的安装与使用等关键步骤，并对比了不同算法在相同数据集上的表现。

第一次写博客，难免有错误，大家多多指正！

ORB-SLAM2: GitHub - raulmur/ORB_SLAM2: Real-Time SLAM for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras, with Loop Detection and Relocalization Capabilities

ORB-SLAM3: GitHub - JKTao/ORB_SLAM3: ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM

VINS-mono: GitHub - HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator

为了使VINS生成的数据能够用evo评价对其进行了一些改进参考博客见

VINS-Mono运行与评测_熊猫飞天-优快云博客

也可以下载我改好的百度网盘连接如下：

链接: https://pan.baidu.com/s/1qFCwOXOLNAm-xbL7VbNpdg 密码: upw8
--来自百度网盘超级会员V4的分享

数据集采用Euroc的前三个数据集

kmavvisualinertialdatasets – ASL Datasets

该数据集格式有两种一种为rosbag格式一种为ASL数据集格式。

rosbag 格式数据包直接运行即可

rosbag play *.bag

ASL格式数据为1个文件夹其中包含如下，ORB-SLAM2和ORB-SLAM3有自己的运行方式下面介绍。

evo安参考

测评工具evo安装与使用_雾雨hub的博客-优快云博客_evo工具

环境：

ubuntu18.04+ros-melodic+opencv3.4.16

运行：

ORB-SLAM2

进入到ORB-SLAM2文件夹下：

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh //build.sh可执行权限
./build.sh

若出现如下错误

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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

10-26

3434

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。

高精地图构建：Lidar SLAM与视觉SLAM对比

最新发布

优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

10-08

17万+

高精地图构建：Lidar SLAM与视觉SLAM对比，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕高精地图构建，对比 Lidar SLAM 与视觉 SLAM。Lidar SLAM 通过激光获取点云数据，精度高、环境适应性强但成本高、数据量大；视觉 SLAM 利用图像，成本低、信息丰富却受光照影响大、深度获取难。还解析了 SLAM、点云等关键概念，介绍了两者融合趋势、应用案例、技术挑战及未来方向，也给出常见问题解答，为相关领域应用与学习提供参考。

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问题探讨——在光照变化、遮挡、快速运动的情况下，VINS和ORBSLAM3哪个更有优势？

曾经也曾立志

04-09

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在光照变化、遮挡和快速运动的情况下，VINS由于其对IMU数据的依赖，可能在视觉信息不足时表现得更为鲁棒。而ORB-SLAM3则通过其多地图支持和改进的初始化及重定位技术，在处理这些挑战时提供了更多的灵活性和准确性。然而，具体的性能表现还需要根据实际应用场景和系统实现的细节来评估。在实际应用中，可能需要对这些系统进行定制和优化，以满足特定的需求和条件。

orbslam2和vins对比

z504727099的博客

10-15

1518

SLAM算法分类对比

具身小站

10-01

704

ref: 激光与视觉 SLAM 的算法综述。

orb-slam2框架与vins框架

weixin_42947653的博客

11-08

974

orb-slam2简介及系统架构：https://blog.youkuaiyun.com/u010128736/article/details/53157605 vins简介及系统架构：https://www.cnblogs.com/ilekoaiq/p/8836970.html https://blog.youkuaiyun.com/wangshuailpp/article/details/78719363 ...

VIO 初始化系列3------ORB-SLAM3 与VINS-Mono初始化比较

weixin_43827285的博客

01-13

3295

参考博客： VIO 初始化系列1------ORB_SLAM3 IMU 初始化代码解读 VIO 初始化系列2------VINS-Mono初始化

ORB_SLAM3与VINS_MONO的惯导部分比较以及尺度因子优化分析

Goretzka的博客

02-26

3327

inertial部分的对比 ORB_SLAM3 VINS IMU的偏差同时考虑了加速度计和陀螺仪的偏差，并且将其放在目标函数中与重力方向，尺度因子等待优化变量共同优化，在inertialoptimization函数只估计了陀螺仪的偏差，并且是将其考虑成非线性的，将其独立出来单独优化，没有采用g2o求解器，而是直接一次高斯牛顿迭代解决，在initial_aligment.cpp中的solveGyroscopeBias中。速度，重力，尺度因子与IMU偏差共同估计，通过最大后验估计

bench_ws:用于与不同状态估计算法（即 VINS-Mono、VINS-Fusion、ORBSLAM3、Stereo-MSCKF 等）进行比较的 catkin 工作区

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长凳_ws 用于对不同状态估计算法进行基准测试的 catkin 工作区，即：建造构建过程相当自动化，此 repo 假设您在安装了 Ubuntu 18.04 的 linux 机器上运行。然后要使用此存储库，您将发出以下命令， ...

【ORB-SLAM3论文翻译】ORB-SLAM3：一个精确的视觉、视觉惯性和多地图SLAM的开源库（注：带着原文看，很多公式和变量不好输入）

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文章目录摘要1. 简介二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结摘要本论文展示了ORB-SLAM3，第一个可以使用针孔、鱼眼相机运行视觉、视觉惯性和多地图，且支持单目、双目和RGBD相机的SLAM系统。第一个主要新颖的点是基于特征点高密度融合的视觉惯性导航系统完全依赖于最大后验概率估计，包括在IMU初始化阶段。故，此系统可以鲁棒地实时运行在不同大小的室内外环境下，并且精度与以前的解决方法相比提高了2~10倍。第二个主要新颖的点是一个依赖于高召回率的位置识别方法的多地图系统。由于这个特点，ORB-SLA

视觉slam开源算法对比orbslam2和3

weixin_44356437的博客

04-02

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参考博客绝对轨迹误差(ATE):将对齐后的轨迹直接与真值比较，求取每个状态的RMSE作为整段轨迹总误差。其计算步骤主要包含两个：(1)轨迹对齐 (2)在对齐轨迹与真值之间计算RMSE。相对轨迹误差(RTE):将整段轨迹按一定规则截取成若干小段。取每一小段的第一个状态求取与真值的变换，利用这个变换将最后一个状态与真值对齐，计算误差。该计算结果即作为该段的误差。重复上述步骤即可以得到多段误差。RMSE是所有观测值与真值偏差的平方和与观测次数n比值的平方根术语解释剩余标准差S，也称均方差。

ORBSLAM3 and VINS-Fusion evo compare results! & How to save trajectory in ORBSLAM3/VINSFusion

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Stereo cameras + IMU VINS-Fusion:CPU(117%) and loop-results(11cm) in V1_03_difficult.bag ORBSLAM3: CPU(230%) and results(7cm) in V1_03_difficult.bag VINS-Fusion roslaunch vins vins_rviz.launch rosrun vins vins_node ~/VINS_Fusion/catkin_ws/src/VI...

VI ORB SLAM2 与 VINS 对比实验

danmeng8068的博客

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http://www.liuxiao.org/

ORB-SLAM3和Vins-Mono初始化差异

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ORB-SLAM3与ORB-SLAM2对比

cyx610481953的博客

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ORB-SLAM2运行遇到段错误解决：将Cmakelist.txt里的 -march=native去掉即可

ORB Slam2和ORB Slam3的区别

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特征提取和描述子：ORB-SLAM2使用ORB特征和ORB描述子，而ORB-SLAM3使用SuperPoint特征和SuperPoint描述子。姿态估计：ORB-SLAM2使用基于EPnP算法的姿态估计方法，而ORB-SLAM3使用基于PnP算法的姿态估计方法。PnP算法相比EPnP算法更加高效和准确。综上所述，ORB-SLAM3相比ORB-SLAM2在特征提取和描述子、姿态估计、语义信息和多相机系统等方面有所改进和优化。-------------------摘自chapgpt回答用以记录。

Kimera2来了！超越ORB-SLAM3：现实世界中鲁棒精确的度量-语义SLAM！

3D视觉工坊

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来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信：dddvision，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群1. 写在前面麻省理工对2019年发布的Kimera库进行了更新，实现了更好的特征跟踪、更有效的关键帧选择和各种输入模态，还优化了位姿图优化模块，还在各种平台上进行了测试。下面一起来阅读一下这项工作~2. 摘要我们对开源的度量-语义视觉-惯...

ORB-SLAM, VINS, SVO

u010451780的专栏

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作者：小觅智能链接：https://www.zhihu.com/question/35116055/answer/517138352 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 ORB-SLAM 是西班牙 Zaragoza 大学的 Raúl Mur-Arta 编写的视觉 SLAM 系统。它是一个完整的 SLAM 系统，包括视觉里程计、跟踪、回环检测，是一种完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 系统，同时还有单目、双目、RGBD 相机的接口。其核心是使用 ORB .

相机标定和ORBSLAM2/VINS测试

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标定目的摄像机标定分为两部分： 1.从世界坐标系转换到相机坐标系，由于这两个坐标系都是三维的，所以这一部分就是三维空间转到另外一个三维空间 2.从相机坐标系转换到图像坐标系，由于图像坐标系是二维的，所以这一部分就是三维空间转到另外一个二维空间在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就...

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