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ORB-SLAM2是一种基于特征的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，它能够从单个、双目或RBGD相机的输入中实时地同时定位相机的位置，并构建环境的三维地图。ORB-SLAM2是在ORB-SLAM的基础上进行改进和扩展的版本。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-655534.html
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论文链接 ORB-SLAM 0. Abstract 本文提出了 ORB-SLAM，一种基于特征的单目同步定位和建图 (SLAM) 系统 该系统对严重的运动杂波具有鲁棒性，允许宽基线环路闭合和重新定位，并包括全自动初始化 选择重建的点和关键帧的适者生存策略具有出色的鲁棒性，并生成紧凑且可跟踪的地图
在 《SLAM ORB-SLAM2（12）估算运动并初始地图点》 中了解到 估算两帧间相对运动过程： 记录特征点对的匹配关系 RANSAC 采样准备 计算H矩阵或者F矩阵 判断并选取模型求位姿过程 在
在 《SLAM ORB-SLAM2（12）估算运动并初始地图点》 的 2.3. 计算H矩阵和F矩阵过程 中
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ ORB-SLAM3配置及安装教程 ORB-SLAM3配置安装及运行 Win 11pro VMware 17Pro Ubuntu 18.04 Eigen3 Pangolin Opencv3.4.3 ORB-SLAM3源码： https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 安装 Pangolin 需要的依赖工具 安装 Pangolin 官网下载地址：https://opencv.org/releases/page/5/ 下载之后放在
在之前，作者曾经转过一篇《一文详解ORB-SLAM3》的文章。那篇文章中提到了ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单目，双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。与ORB-SLAM2相比，ORB-SLAM3在处理大视差和长时间未观测到的场景时效果更好。它还
Reference: 卡方检验(Chi-square test/Chi-Square Goodness-of-Fit Test) 卡方检验详解分析与实例 卡方值: χ 2 chi^2 χ 2 值表示观察值与理论值之间的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下： 设 O O O 代表某个类别的 观察频数 ， E E E 代表基于某个假设 H 0 H_0 H 0 计算出的 期望频数 ，
把录制的视频放入ORB-SLAM3文件夹内，文件命名为：myvideo.mp4 在同一目录下添加myvideo.yaml、myvideo.cc 重新编译ORB-SLAM3 会出现myvideo执行文件 在此文件夹打开终端输入： ./myvideo 即可运行视频
本文是基于Ubuntu 20.04及OpenCV 4.6.0成功运行ORB-SLAM2，并在开源数据集上进行了测试。由于OpenCV和其他依赖库的版本较新，编译过程会出现一些问题，需要修改部分代码和CMakeLists.txt文件，这里做一个记录，也希望能帮到有需要的小伙伴。 开始尝试安装Eigen3.4.0和Pangolin-0.8版本，后
在 《SLAM ORB-SLAM2（20）查找基础矩阵》 中了解到 查找基础矩阵主要过程： 特征点坐标归一化 Normalize 函数 Normalize 参考 《SLAM ORB-SLAM2（14）特征点坐标归一化》 选择归一化之后的特征点 八点法计算基础矩阵 ComputeF21 评分并评优 CheckFundamental 现在来看看基础矩阵如何计算和评分
