ORB_SLAM3系统框图

前言

此框图是对原论文框图的丰富,主要是基于自己对代码的理解来写的。为了使内容简单一些,只以stereo-imu这种情况来梳理。

原框图

在这里插入图片描述

丰富后框图(点击可放大)

在这里插入图片描述

### ORB-SLAM3 架构图与流程图 ORB-SLAM3 是一种先进的视觉惯性同步定位与建图(VI-SLAM)系统,支持多种传感器配置并提供高精度的定位能力[^1]。该框架不仅继承和发展了前代版本的优点,在架构上进行了优化和完善。 #### 图像处理模块 图像处理作为核心组件之一,负责接收来自不同类型的摄像头输入(单目、双目或RGB-D),并对这些图像执行预处理操作,如灰度化转换、降噪滤波等。随后提取ORB特征点用于后续匹配和跟踪任务[^2]。 #### 跟踪线程 在接收到新帧之后,跟踪线程会尝试通过寻找当前帧中的特征点与其最近邻近的历史关键帧之间的对应关系来进行实时位姿估计。这一过程中涉及到对极几何约束以及PnP算法的应用以求解相机运动参数[^3]。 #### 局部映射构建 当成功完成一次有效的追踪后,局部映射子系统会被激活用来更新环境模型。它主要依赖于三角测量方法重建三维空间结构,并不断调整已知地标位置确保全局一致性[^4]。 #### 循环闭合检测 为了防止累积误差导致的地图漂移现象发生,循环闭合机制会在一定间隔内检查是否存在重复访问过的区域。一旦发现相似场景,则重新校准整个路径从而修正可能存在的偏差。 ```mermaid graph TD; A[初始化] --> B{选择模式}; B -->|单目/双目/RGBD| C[加载图像]; B -->|IMU辅助| D[融合IMU数据]; C --> E[创建System对象]; D --> F[初始化IMU]; E --> G[读取下一帧]; F --> H[等待下一个IMU事件]; G --> I[特征提取]; H --> J[状态预测]; I --> K[跟踪]; J --> L[姿态更新]; K --> M[局部建图]; L --> N[闭环检测]; M --> O[回环验证]; N --> P[地图优化]; O --> Q[保存轨迹]; P --> R[结束程序]; ``` 上述图表展示了ORB-SLAM3的主要工作流程,其中包含了从启动到最后终止的所有必要步骤。每个节点代表了一个特定的功能单元,箭头指示了信息流动的方向。
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