orb slam3之BA部分源码解读

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分类专栏： 源码解读系列 文章标签： 算法 slam
于 2022-05-27 10:59:47 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/level_code/article/details/124999861
本文深入解析ORB SLAM3的Bundle Adjustment（BA）部分，介绍了如何使用g2o库进行优化。在BA过程中，涉及相机姿态和地图点的估计，通过定义不同的边类型和顶点类型，结合鲁棒核函数进行优化。优化后，更新相机位姿和地图点的3D坐标，同时计算并更新法线和深度信息。

提前透露一下，用的是g2o库

Optimizer::GlobalBundleAdjustemnt(mpAtlas->GetCurrentMap(),20); //迭代次数是20

然后进入

//vpKFs是所有的keyframes, vpMP是所有的map points, nLoopKF是0， bRobust是true</
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orb slam3地图，共视图更新部分源码解读
蓝羽飞鸟的博客
07-13 465
共视图，关键帧，地图，BA部分源码解读
【ORB_SLAM3源码解读】IMU基础介绍、IMU姿态、速度、位置解算以及误差方程、坐标系
小秋 AI SLAM 入门实战教程
04-29 1万+
ORB_SLAM3优势 IMU(Inertial Measurement Unit),惯性测量单元 • 典型 6 轴 IMU 以较高频率(≥ 100Hz)返回被测量物体的角速度与加速度 • 受自身温度、零偏、振动等因素干扰,积分得到的平移和旋转容易漂移 六自由度 IMU 本身由一个陀螺仪和一个加速度计组成,分别测量自身的角速度和加速度。 IMU 适合计算短时间、快速的运动; 快速响应,不受成像质量影响,角速度普遍比较准确,可估计绝对尺度 存在零偏,低精度 IMU 积分位姿发散,高精度价格昂贵 可利用视觉定位
ORB-slam3 BA优化(Bundle Adjustment)学习笔记一
最新发布
m0_54888848的博客
05-17 668
在ORB-SLAM3中，捆绑调整通常是由局部地图更新模块（Local Mapping）和闭环检测模块（Loop Closing）触发和执行的。你可以在这个文件中找到优化器的初始化、构建优化问题、添加边（约束）、设置优化参数等功能的实现。：这两个文件中定义了关键帧和地图点类，通常在捆绑调整中，这些类的状态（例如相机位姿、地图点位置等）会被作为优化变量。：这个文件定义了地图类，通常捆绑调整涉及到的地图结构和约束信息都会在这个类中进行管理。：优化器类的头文件，定义了优化器类的接口和成员函数。
ORB_SLAM3源码（附带详细注释）
11-16
ORB_SLAM3源码（附带详细注释）
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。
视觉SLAM开源算法ORB-SLAM3 原理与代码解析
3D视觉工坊
12-09 4555
来源：深蓝学院，文稿整理者：何常鑫，审核&修改：刘国庆本文总结于上交感知与导航研究所科研助理——刘国庆关于【视觉SLAM开源算法ORB-SLAM3 原理与代码解析】的公开课...
ORBSLAM2源码（附带详细注释）
12-26
3. **关键帧系统**：ORBSLAM2采用关键帧（Keyframe）和地图点（Map Point）的概念。关键帧是包含大量特征点的图像，用于构建地图；地图点则是跨多个关键帧的共同观测，它们提供了环境的长期描述。 4. **回环检测**...
ORB SLAM中的BA
realjc的博客
11-01 971
这里是截取的ORB SLAM中的BA部分，是基于g2o实现的。代码未经过测试，仅作参考。 待更。 void Optimization::bundleAdjustment(vector<KeyFrame*> vpKFs, vector<MapPoints*> vpMPs, int nIterations,const unsigned int fixedID) { g2o::SparseOptimizer optimizer; g2o::BlockSolver_6
【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 1326
2021SC@SDUSC
ORBSLAM3的g2o优化之局部BA（LocalBundleAdjustment）
Walking_roll的博客
08-25 3120
LocalBundleAdjustment()：用于LocalMapping线程中剔除关键帧之前的局部地图优化。局部BA的共视图（其中帧都是关键帧）。用数据结构的术语这个图表示的数据结构称为无向加权图，又叫网，权重就是共视地图点的个数。 /* pKF：当前关键帧 pbStopFlag：优化停止标志位 vpNonEnoughOptKFs：没有足够观测的那些关键帧（这里显然是入参） */ void Optimizer::LocalBundleAdjustment(KeyFrame *pKF, bo
python绘制BA无标度网络示例代码
09-18
今天小编就为大家分享一篇python绘制BA无标度网络示例代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
翻译 | ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System（ORB-SLAM：一种通用的(全能的)精确的单目SLAM系统）
尘世冰封的专栏
12-18 6955
本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性，并能够生成紧凑的可追踪的地图，只有当场景内容发生变化地图才改变，从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最
ORB-SLAM3 LocalInertialBA代码和公式对照
qq_39953906的博客
04-07 1410
ORB_SLAM3 Optimizer::LocalInertialBA部分代码阅读 主要流程梳理： 文章目录ORB_SLAM3 Optimizer::LocalInertialBA部分代码阅读主要流程梳理：Step 1: 优化的关键帧和地图点选取：Step 2 使用g2o进行优化：KeyFrame结点设置intertial边设置视觉边设置 Step 1: 优化的关键帧和地图点选取： 在LocalInertialBA中，需要确定vpOptimizableKFs和lFixedKeyFrames。与纯视觉SLA
ORB-SLAM2论文中文翻译
qq_35484725的博客
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ORB_SLAM2论文中文翻译
淦ORB-SLAM2源码 06--手推Bundle Adjustment优化(BA优化）
qq_44047943的博客
03-25 1204
手推Bundle AdjustmentBA简介手推BA运算过程(含最小二乘法）BA代码 本来是想写一下关于SLAM后端的三种优化方式 卡线曼滤波（KF），扩展卡尔曼滤波（EKF）和基于图优化的Bundle Adjustment（后面简称BA）的，但是前面两个我确实不太懂，所以先占个位置，等我后面研究搞懂了再来填坑。 BA简介 视觉里程计可以给出一个短时间内的轨迹和地图，但由于不可避免的误差累积，如果时间长了这个地图是不准确的。所以我们希望构建一个尺度、规模更大的优化问题，以考虑长时间内的最优轨迹和地图。实际
ORB-SLAM的个人理解
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ORB-SLAM在进行局部BA时为什么没有进行边缘化思考
qq_39953906的博客
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ORB-SLAM在进行局部BA时为什么没有进行边缘化思考 结论 ORB-SLAM中地图点剔除机制和共视图选取local mapping大小的机制，都保证了被剔除的点和关键帧的协方差矩阵块比较稀疏。所以直接丢弃它们，可能对优化结果影响很小。 分析 以边缘化掉x2x_{2}x2​为例，假设由如下 [Λ11Λ12Λ13Λ21Λ22Λ23Λ31Λ32Λ33] \left[\begin{array}{ccc} \Lambda_{11}&\Lambda_{12}&\Lambda_{13}\\ \Lamb
MapReduce：关于RecordReader调用getCurrentKey()和getCurrentValue()时返回相同键-值对象
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在《Hadoop权威指南 第4版》的P219，关于Mapper类的run()方法部分有这样一段描述： 由于效率的原因，RecordReader程序每次调用getCurrentKey()和getCurrentValue()时将返回相同的键-值对象。只是这些对象的内容被reader的netKeyValue()方法改变。用户对此可能有些惊讶，他们可能希望键/值是不可见的且不会被重用。在map()方法...
高效下载ORB_SLAM3源码的快速方法
ORB_SLAM3是目前较为先进的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）系统之一。由UZ-SLAMLab开发并在GitHub上开源。SLAM技术是机器人及自动驾驶领域关键技术，它允许机器人或设备在未知...
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