fisheye-ORB-SLAM：基于鱼眼相机的实时鲁棒单目视觉SLAM系统

fisheye-ORB-SLAM：基于鱼眼相机的实时鲁棒单目视觉SLAM系统

fisheye-ORB-SLAMA 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

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项目介绍

fisheye-ORB-SLAM 是一个专为鱼眼相机设计的实时鲁棒性单目视觉定位与地图构建（SLAM）系统。它无需对输入图像进行校正或裁剪，就能够有效工作，非常适合那些使用广角镜头的场景。该系统继承了ORBSLAM2的强大功能，并优化以适应鱼眼摄像头的特点。由Raul Mur-Artal、Juan D. Tardós等人开发，并在多个学术论文中进行了详细说明。

项目快速启动

安装步骤：

确保你的环境已安装必要的依赖，如OpenCV 3 和 Eigen 3.3。

1. 克隆仓库:

   git clone https://github.com/lsyads/fisheye-ORB-SLAM.git
   

2. 编译项目: 进入项目目录并执行以下命令来构建项目。

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

3. 运行示例: 需要更改配置文件中的摄像机参数以及指向数据序列的路径。例如，对于不同的相机序列，你需要修改fisheye_eucm_camX.yaml中的X值（将其替换为0或1等），并且确保PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER指向正确解压的数据集目录。

   ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.bin Examples/Monocular/fisheye_eucm_cam0.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER
   

确保将PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER替换为实际的序列文件夹路径。

应用案例和最佳实践

fisheye-ORB-SLAM广泛应用于无人机导航、自动驾驶车辆、机器人探索等领域，特别是在需要处理大视角变形的情况下。最佳实践包括精确校准鱼眼镜头，利用系统提供的预处理选项，以及在动态环境中保持足够的帧率以维持稳定跟踪。

典型生态项目

由于fisheye-ORB-SLAM是基于ORBSLAM系列的扩展，因此其生态项目包括但不限于ROS集成（用于机器人应用）、AR增强现实领域的定制实现，以及学术界和工业界的各种自定义适配版本。开发者可以利用其开放源码特性，结合ROS等平台进行更复杂的自动化系统的构建，或者在其基础上进行算法的改进研究。

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本教程提供了一个基本的入门指南，为开发者启动和运行fisheye-ORB-SLAM提供了必要的步骤。深入学习和高级应用通常要求对SLAM理论和相关编程技能有深入了解。

fisheye-ORB-SLAMA 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