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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-470072.html
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在前文我们已经安装运行了ORB_SLAM2，下载和编译（包括报错）在文章： ORB_SLAM2下载编译及运行EuRoC数据集_浅梦语11的博客-CSDN博客_euroc数据集下载 并且我们使用运行了EuRoC数据集。今天利用框架运行KITTI数据集。 注意 ：如果没有运行成功EuRoC数据
CreateNewMapPoints 在 新插入的关键帧 的 邻近的关键帧 中，通过 词袋模型 与新插入关键帧中 没有匹配的 ORB特征进行匹配，并抛弃其中 不满足对极约束 的匹配点对，接着通过 三角化 生成地图点 GetBestCovisibilityKeyFrames ：找出与当前关键帧 共视程度最高前nn帧 vpNeighKFs 如果是 I
单目+IMU模式下，前面的一些配置完成后，处理第一帧图像时： 1、每帧图像都会调用该函数： 目的：使灰度直方图分布较为均匀，从而使整体对比度更强，便于后面特征点的提取等工作； 2、第一帧图像（ni=0）时无IMU数据（vImuMeas容器为空），进入下面的这个函数： 该函数先
参考https://blog.csdn.net/weixin_42990464/article/details/133019718?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171109916816777224423276%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257Drequest_id=171109916816777224423276biz_id=0utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2 blog first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm
为什么重要？我们是在做什么事？ 特征提取和匹配： 首先是两幅图像的特征提取，然后是对应特征点的匹配。接下来的工作是根据得到的匹配点对，估计相机的运动，具体根据相机分为三种方法： 单目相机：2D-2D： 对极几何 方法 双目或者RGBD相机： 3D-3D： ICP 方法 一个3D点
点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 文章：RGB-L: Enhancing Indirect Visual SLAM using LiDAR-based Dense Depth Maps 作者：Florian Sauerbeck， Benjamin Obermeier， Martin Rudolph 编辑：点云PCL 代码：https://github.com/TUMFTM/ORB_SLAM3_RGBL.git 欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。文章仅
为什么重要？我们是在做什么事？ 特征提取和匹配： 首先是两幅图像的特征提取，然后是对应特征点的匹配。接下来的工作是根据得到的匹配点对，估计相机的运动，具体根据相机分为三种方法： 单目相机：2D-2D： 对极几何 方法 双目或者RGBD相机： 3D-3D： ICP 方法 一个3D点
一、引言 ORB-SLAM2，它是基于单目、双目或RGB-D相机的一个完整的SLAM系统，其中包括地图重用、回环检测和重定位功能。这个系统可以适用于多种环境，无论是室内小型手持设备，还是工厂环境中飞行的无人机和城市中行驶的车辆，其都可以在标准CPU上实时运行。该系统的后端
本文介绍ORB_SLAM3编译、运行中遇到问题，尤其涉及到ORB_SLAM3 ROS编译遇到的问题。最后通过使用D435I完成在室内环境下运行。 本文运行环境在Ubuntu20.04 + ROS noetic。 一、ORB_SLAM3 依赖安装 ORB_SLAM3 依赖的安装，有同学喜欢上来就baidu，按照别人介绍的安装，这样做大多数时候会出现
先说方法：在加载的相机参数文件.yaml的最前面加上下面两行就行。 第一行表示从本地加载名为\\\"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa\\\"的地图文件，第二行表示保存名为\\\"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa\\\"的地图到本地。第一次运行建图时注释掉第一行，只使用第二行，加载地图重定位时反过来，
