SLAM中的局部地图跟踪
时间: 2024-05-19 14:10:59 浏览: 10
SLAM(同时定位与地图构建)中的局部地图跟踪是指利用传感器数据(如激光雷达或摄像头)来跟踪机器人在已知地图上的位置,同时更新机器人所在位置的置信度,以提高定位精度。局部地图跟踪的目标是在机器人移动时尽可能准确地估计其位置和姿态,并在遇到未知环境或传感器噪声等情况下对机器人位置进行校正,以确保机器人在地图上的准确性。局部地图跟踪通常是SLAM算法的一个重要部分。
相关问题
slam 跟踪局部地图
可以简单解释一下吗?
SLAM是指同时定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping),是一种通过一系列测量和传感器数据来建立地图并定位自身位置的技术。其中,跟踪局部地图是指将机器人或者移动设备的位置与周围环境中的物体进行匹配,从而确定自己在地图上的位置,并不断地更新周围环境的局部信息。
ORB-SLAM3中文框架图
ORB-SLAM3的中文框架图如下:
1. 输入图像序列
2. 特征提取与匹配:ORB特征点提取,基于BoW的特征点描述子匹配
3. 初始化:基于五点法的相机位姿估计
4. 重建:三角化,建立初始地图
5. 跟踪:基于帧间光流和相机位姿预测的实时跟踪
6. 局部地图更新:新增关键帧,局部地图优化
7. 回环检测:基于BoW的回环检测
8. 全局地图优化:基于大型非线性优化的全局地图优化
9. 位姿图优化:基于位姿图的全局优化
10. 重定位:基于BoW的图像重定位
11. 输出:相机位姿和地图信息
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