fisheye-ORB-SLAM：鱼眼相机实时单目视觉SLAM系统

fisheye-ORB-SLAM：鱼眼相机实时单目视觉SLAM系统

fisheye-ORB-SLAM A real-time robust monocular visual SLAM system based on ORB-SLAM for fisheye cameras, without rectifying or cropping the input images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/fisheye-ORB-SLAM

项目介绍

fisheye-ORB-SLAM 是一个为鱼眼相机设计的实时鲁棒单目视觉SLAM系统。该项目基于 ORB-SLAM2 框架，通过引入增强统一相机模型（EUCM）作为投影函数，使其能够应用于折反射系统和广角鱼眼相机。与传统的SLAM系统不同，fisheye-ORB-SLAM 无需对输入图像进行校正或裁剪，即可利用图像的全部区域，即使在强畸变的情况下也能保持高精度。

项目技术分析

核心技术

1. 增强统一相机模型（EUCM）：该模型能够更好地处理鱼眼相机的畸变问题，使得SLAM系统在广角镜头下依然能够保持高精度。
2. 实时处理：系统能够在实时环境下运行，适用于需要快速响应的应用场景。
3. 无需图像校正：传统的SLAM系统通常需要对图像进行校正，而fisheye-ORB-SLAM 则可以直接处理原始图像，简化了预处理步骤。

依赖工具

• Kalibr：用于获取EUCM的相机内参。
• TUM VI benchmark：用于系统性能测试。

项目及技术应用场景

fisheye-ORB-SLAM 适用于多种需要高精度定位和地图构建的应用场景，特别是在以下领域表现尤为突出：

1. 机器人导航：在复杂环境中，鱼眼相机能够提供更广阔的视野，帮助机器人更好地进行路径规划和避障。
2. 增强现实（AR）：通过高精度的SLAM系统，AR设备能够在现实世界中准确叠加虚拟信息。
3. 自动驾驶：在自动驾驶系统中，高精度的定位和环境感知是确保安全行驶的关键。

项目特点

1. 高精度：通过EUCM模型，系统能够在强畸变的情况下依然保持高精度。
2. 实时性：系统能够在实时环境下运行，适用于需要快速响应的应用。
3. 无需图像校正：直接处理原始图像，简化了预处理步骤，提高了系统的鲁棒性。
4. 开源：基于GPLv3许可证，用户可以自由使用、修改和分发代码。

如何开始

构建项目

cd fisheye-ORB-SLAM
chmod +x build.sh
./build.sh

运行示例

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.bin Examples/Monocular/fisheye_eucm_camX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER

结语

fisheye-ORB-SLAM 是一个功能强大且易于使用的开源项目，特别适合需要高精度定位和地图构建的应用场景。无论你是研究者、开发者还是爱好者，都可以通过该项目快速实现自己的想法。快来试试吧！

fisheye-ORB-SLAM A real-time robust monocular visual SLAM system based on ORB-SLAM for fisheye cameras, without rectifying or cropping the input images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/fisheye-ORB-SLAM