VIO灭霸：ORB-SLAM3源码详解，震撼上线！

最新推荐文章于 2025-01-25 10:30:00 发布
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分类专栏： SLAM 视觉SLAM 文章标签： 自动驾驶 slam ORB-SLAM3 ORB-SLAM 视觉惯性里程计
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/electech6/article/details/120221601
本文介绍了ORB-SLAM3在室内外的强大性能，展示了其稳定运行的场景，包括极限环境如滑滑梯穿越黑管。ORB-SLAM3能实现从室内到室外的无缝闭环。欲了解全网最详细的ORB-SLAM3代码注释，请参阅提供的GitHub链接。

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ORB-SLAM3 编程详解
TechChamp的博客
09-09 444
它结合了特征提取、特征描述、特征匹配以及相机姿态估计等技术，能够在无GPS信息的情况下实现实时的三维重建和相机定位。你可以根据自己的需求进行修改和扩展，例如双目和RGB-D相机的支持，以及更复杂的地图建模和定位功能。通过理解和运用ORB-SLAM3，你可以在自己的项目中实现高效准确的三维重建和定位功能。在 include 目录下创建一个名为 ORBSLAM3 的子目录，用于存放 ORB-SLAM3 的头文件。注意：在运行 ORB-SLAM3 之前，确保已经正确配置了相机的参数，例如分辨率、图像畸变参数等。
ORB-SLAM3 代码解读
惊鸿一博
09-23 7718
ORB-SLAM（四）追踪 作者的程序分为两种模式：SLAM模式和Localization模式。SLAM模式中，三个线程全部都在工作，即在定位也在建图。而Localization模式中，只有Tracking线程在工作，即只定位，输出追踪结果（姿态），不会更新地图和关键帧。Localization模式主要用于已经有场景地图的情况下（在SLAM模式下完成建图后可以无缝切换到Localization模式）。Localization模式下追踪方法涉及到的关键函数是一样的，只是策略有所不同。 ...
ORB_SLAM3源码
07-26
ORB_SLAM3源码，来自https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3。GitHub下载非常慢。
ORB_SLAM3源码（附带详细注释）
11-16
ORB_SLAM3源码（附带详细注释）
ORB-SLAM3代码详解（一）----代码整体框架
qq_50719698的博客
08-21 4633
原理五花八门，不如花点时间搞懂代码！（建议看完《视觉SLAM十四讲》再来看我的这个）首先介绍一下整体框架：这是 ORB-SLAM3 系统的主要组件框架图。图中展示了 ORB-SLAM3 的各个关键模块及其交互关系。这张图展示了ORB-SLAM3系统如何通过这些模块实现SLAM功能，包括跟踪、局部建图、回环检测与地图合并，以及全局优化。
cmake怎么编译 eigen c++_ORB-SLAM3加持鱼眼和IMU我帮你踩了ORB_SLAM3源码编译TUM数据测试的坑...
weixin_39641386的博客
11-25 315
效果怎么样我就不说了，还是大家亲自感受一下吧！ORB_SLAM3编译的坑我都替大家踩过了！ ORB_SLAM3官方代码地址下载好了开始编译吧！我下载好的官方论文、官方源码、官方测试视频、TUM测试数据集，需要的评论留言！先来欣赏一下一下官方的测试效果吧！知乎视频​www.zhihu.com知乎视频​www.zhihu.com接下来开始编译源码吧首先进入到源码根目录 ~/projects/ORB_S...
ORB-SLAM3源码分析（案例分析）
qq_45611850的博客
07-05 1370
ORB-SLAM3源码分析（案例分析）
ORB-SLAM2源码详解.zip
06-20
这个压缩包文件"ORB-SLAM2源码详解.zip"包含了深入理解该系统核心实现的详细指南，对于想要研究和应用SLAM技术的人来说，是一份宝贵的资源。 首先，我们要了解ORB-SLAM2的代码结构。ORB-SLAM2的源代码组织有序，...
视觉SLAM进阶课程：ORB-SLAM3原理与源码详解
资源摘要信息:"《VIO天花板：ORB-SLAM3原理剖析+逐行源码详解》课程是计算机视觉life旗下的一门专业课程，旨在深入剖析ORB-SLAM3算法的原理并逐行解释其源代码。该课程由具有多年视觉SLAM领域经验的小六和老白担任...
ORB-SLAM3 v0.4-beta
04-20
ORB-SLAM3 v0.4-beta 是一个高级的视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry，简称VIO）系统，专为实时、准确地估计机器人或无人机的运动而设计。它结合了视觉传感器（如摄像头）和惯性测量单元（IMU）的数据，以...
ORB-SLAM3代码详解----基本框架解析及ORB特征提取
热门推荐
YOULANSHENGMENG的博客
05-17 2万+
一、ORB-SLAM3结构解析 输入【Frame and IMU】：frame可以是单目，双目和RGB-D,外加一个IMU，视觉出来的图像，主要是使用ORB算法进行特征提取，IMU的数据主要是用来做积分。 Tracking ：和ORB-SLAM2的第一个区别。在跟踪模块Tracking ，之前是只根据图像视觉的算法做的，在ORB-SLAM3中，计入加入了IMU的作用。 处理传感器信息并实时计算当前帧在激活地图中的姿态。同时该模块也决定了是否将当前帧作为关键帧。在视觉-惯...
ORB-SLAM3-Note:ORB-SLAM3原始注解
03-08
ORB-SLAM3-注意 ORB-SLAM3原始注解 代码量太大，注释不完整，重点关注原理。
ORB_SLAM3:ORB-SLAM3
03-17
ORB-SLAM3 V0.3：Beta版，2020年9月4日 作者：卡洛斯·坎波斯（Carlos Campos），理查德·埃维拉（Richard Elvira），胡安·J·戈麦斯·罗德里格斯（Juan J.GómezRodríguez），（ ，（ 。 描述了每个版本的功能。 ORB-SLAM3是第一个能够使用针Kong和鱼眼镜头模型使用单目，立体声和RGB-D相机执行Visual，Visual-Inertial和Multi-Map SLAM的实时SLAM库。 在所有传感器配置中，ORB-SLAM3与文献中提供的最佳系统一样强大，并且精度更高。 我们提供了在带有或不带有IMU的立体或单眼的以及在带有或不带有IMU的鱼眼立体或单眼的运行ORB-SLAM3的。 可以在找到一些示例执行的视频。 该软件基于 ， ， 和 （ ）开发的 。 相关出版物： [ORB-SLAM3] Ca
ORB_SLAM3_annotation:在阅读ORB_SLAM3的过程中进行的注释，与ORB_SLAM2近似的部分采用了SLAM研习社的注释https
05-02
ORB-SLAM3 V0.3：Beta版，2020年9月4日 作者：卡洛斯·坎波斯，理查德·埃尔维拉，胡安J.罗德里格斯戈麦斯，， 。 描述了每个版本的功能。 ORB-SLAM3是第一个能够使用针Kong和鱼眼镜头模型使用单目，立体和RGB-D相机执行Visual，Visual-Inertial和Multi-Map SLAM的实时SLAM库。 在所有传感器配置中，ORB-SLAM3与文献中提供的最佳系统一样强大，并且精度更高。 我们提供了在带有或不带有IMU的立体或单眼的以及在带有或不带有IMU的鱼眼立体或单眼的运行ORB-SLAM3的。 可以在找到一些示例执行的视频。 该软件基于 ， ， 和 （ ）开发的 。 相关出版物： [ORB-SLAM3] Carlos Campos，Richard Elvira，Juan J.GómezRodríguez，JoséMM Monti
【SLAM学习笔记】8-ORB_SLAM3关键源码分析⑥ Optimizer（三）全局优化
qq_47891062的博客
11-14 1243
2021SC@SDUSC
手把手带你死磕ORBSLAM3源代码(四十一)Tracking.cc NeedNewKeyFrame
anananajiushiwo的博客
01-12 207
这段代码是判断是否需要插入新的关键帧（KeyFrame）的逻辑，它基于一系列的条件和阈值。关键帧在视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）中是一个重要的概念，它们代表相机在环境中的关键位置，通常包含丰富的视觉信息，用于估计相机的位姿和构建环境地图。在视觉SLAM中，关键帧的插入是一个重要的决策过程，它直接影响到地图的精度和系统的性能。通常，这些条件会以逻辑“或”的方式组合起来，只要满足其中一个条件，就可能会触发新的关键帧的插入。
手把手带你死磕ORBSLAM3源代码(一)目录详解
anananajiushiwo的博客
12-20 1800
ORB-SLAM3是一种基于特征点的稀疏实时单目SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统。它是ORB-SLAM系列模型的第三代版本，用于在无人机、机器人和增强现实等领域中进行实时定位和建图。ORB-SLAM3使用了一种特征点提取和描述算法，称为ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）。该算法能够提取图像中的稳定特征，并将其用于地图建立和相机定位。
ORB-SLAM3源码阅读（五）ORB-SLAM 延伸
最新发布
实践出真理，接毕设/课设项目开发指导
01-25 975
有了对数数据，就可以根据 RGB-D 数据，更新整个八叉树地图。假设在 RGB-D 图像中观测到某个像素带有深度 d，就说明在深度值对应的空间点上观测到了一个占据数据，并且从相机光心出发，到这个点的线段上都没有物体（否则会被遮挡）。学过地信的都知道这种地图编码方式比较高效，节省空间，当某个方块的子节点都相同，就无需展开。ORB-SLAM3 生成的是稀释点云地图，只能定位，无法直接用于导航，需要对稀疏点云稠密化构建稠密地图。对于占据和空白来说，选择用概论的形式表达，这样就可以动态建模地图中的障碍物信息。
【ORB_SLAM3源码解读】原理解读代码实战教程
小秋 AI SLAM 入门实战教程
03-29 3440
从零开始学习SLAM我学习过写过的代码都在这儿了 视频原理地址：https://space.bilibili.com/222855903 ORB_SLAM3源码解读iostreamfstreamalgorithmchronoros.hcv_bridge.hmessage_filterscore.hppSystem.hros::initros::startros::shutdownros::NodeHandle nh;message_filters::Subscriberros::spin()ros::shu
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