ORB-SLAM3中文框架图
时间: 2023-09-29 13:11:14 浏览: 40
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
相关问题
ORB-SLAM2的框架
ORB-SLAM2是一种基于特征的视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统,用于实时地同时定位和建图。它是由Raul Mur-Artal等人开发的,是ORB-SLAM的改进版本。
ORB-SLAM2的框架主要包括三个关键模块:前端、后端和闭环检测。
前端模块主要负责提取图像特征并进行特征匹配,以及通过特征点的运动估计相机的位姿。ORB-SLAM2使用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)特征来进行特征提取和描述。通过特征点的匹配和运动估计,可以实时地跟踪相机的运动轨迹。
后端模块主要负责优化相机位姿和地图点的位置。ORB-SLAM2使用基于非线性优化的方法,例如g2o库,来最小化重投影误差,从而优化相机位姿和地图点的位置。
闭环检测模块主要用于检测和处理闭环回路。当相机经过之前已经观察过的区域时,闭环检测模块会检测到这个回路,并通过优化来修正之前的位姿估计和地图点位置。
总体来说,ORB-SLAM2通过前端模块进行实时的相机跟踪,后端模块进行优化,闭环检测模块进行回路检测和修正,从而实现了实时的同时定位和建图。
orb-slam2框架
ORB-SLAM2是一个用于单目、双目和RGB-D相机的实时视觉SLAM系统。它基于特征提取和描述符匹配的方法,通过追踪特征点并建立地图来实现同时定位和地图构建。
这个框架使用了ORB特征点来进行稳健的特征提取,并利用基于BoW的描述符匹配方法来进行回环检测和地图点的关联。它还实现了一个优化模块,使用非线性优化算法来进一步提高位姿估计的准确性。
ORB-SLAM2具有较好的实时性能和鲁棒性,适用于室内和室外环境,并且可以在多种硬件平台上运行。它已经在许多应用领域得到了广泛应用,如机器人导航、增强现实和虚拟现实等。
如果你对ORB-SLAM2有更具体的问题,我可以为你提供更详细的信息。