ViSLAM 算法框架,原理,对比,评测 论文解读 ORB—SLAM3
六哥的出书《视觉惯性SLAM》
老白,六哥
1 orbslam3 也支持纯单目,纯rgbd,纯视觉
2 ORBslam3 做导航
室内场景构建栅格地图:栅格地图稀疏点云做了滤波,做了八叉树octomap地图
小车顶着二维码,获得位姿
3学习3的需要2的基础
4
CDS-SLAM
yolox 识别人脸,最后去掉人的地图点
5 ORBSLAM3 一致在github上更新,做了大概十年
6 orbslam2三线程 同时进行
7 ORBslam3高召回率的位置识别算法:很快执行闭环,要检测是真的闭环,不是真的闭环闭环了会把图拉错(最慢一帧闭环,最快三针闭环)
准确度和orbslam2相当甚至更多
8 IMU 多了预积分直接算位姿 直接
而2需要匹配速度很慢
IMU尺度化
闭环+地图合并 2 只有活跃地图,而3多了非活跃地图(跟丢了存起来),跑过相同区域合并地图
9 数据关联 短期,中期,长期,多地图
短期:跟踪线程
中期:局部建图线程;用共视图,和时间无关,而是基于共视关系做关键帧之间的关联
长期:闭环地图合并
10活跃地图和非活跃地图的匹配:用共视的关系检验,之后完成计数,完成三次实现闭环
11 在比较远的点做匹配
12 绝对轨迹误差越小越好 ATE cover越高越好
在单目模式下跑的更好
13 orbslam3 的论文带读