前面我们提到，ORB-SLAM3作为常用的机器人建图与定位技术，是当前最优秀的基于特征点的视觉SLAM系统之一。它支持单目、双目、单目惯导、双目惯导、RGB-D等多种相机模式，兼具精度和鲁棒性，是机器人SLAM算法工程师的一项「必备技能」。为了更好地帮助大家学习和理解ORB-SLAM3，小智计划进行一系列理论与实践相结合的深度技术分享。而这些，都是我们在实践过程中总结出来的宝贵经验。具体内容包括：1.ORB-SLAM3论文导读与整体算法流程梳理2.ORB-SLAM3中的跟踪线程2.1特征点提取、匹配，以及地图初始化2.2IMU预积分原理及代码梳理2.3跟踪模式详解：参考关键帧跟踪、恒速模型跟踪
文章目录0引言1D435i相机配置2新增发布双目位姿功能2.1新增d435i_stereo.cc代码2.2修改CMakeLists.txt2.3新增配置文件D435i.yaml3编译运行和结果3.1编译运行3.2结果3.3可能出现的问题0引言ORB-SLAM2算法1已成功编译安装ROS版本ORB-SLAM2到本地，以及ORB-SLAM2算法5成功用EuRoc、TUM、KITTI开源数据来运行ROS版ORB-SLAM2，并生成轨迹。但实际ROS视觉SLAM工程落地时，一般搭配传感器实时发出位姿pose的rostopic，本篇就以D435i相机的双目IR相机作为输入，运行ROS版ORB-SLAM2
"不言而善应"0.基础知识1.特征提取和匹配1.1FAST关键点1.2ORB的关键点--改进FAST1.3ORB的描述子--BRIEF1.4总结2.对极几何，对极约束2.1本质矩阵(对极约束)2.1.1求解本质矩阵2.1.2恢复相机运动R，tR，tR，t2.1.3本质矩阵调整2.1.3遗留问题2.2单应矩阵（特别提一下）2.3三角测量(Triangulation)---深度信息为什么重要？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RGB
1.函数作用 ORB-SLAM2的三大线程之一---跟踪线程，负责估计运动信息、跟踪局部地图。 追踪线程的主要工作原理就是我们从数据集中读入一帧帧，刚开始的时候跟踪线程没有进行初始化（没有初始化不知道世界坐标系的原点和相机的位姿），我们初始化跟踪线程，初始成功之后把符合要求的第一帧的相机坐标作为世界坐标系的原点，在之后传进来的每帧，用三种跟踪方式计算相机的坐标，并生成地图点。 总体来说，ORB-SLAM2跟踪部分主要包括两个阶段，第一个阶段包括三种跟踪方法：用参考关键帧来跟踪、恒速模型跟踪、重定位跟踪，它们的目的是保证能够“跟的上”，但估计出来的位姿可能没那么准确。第二个阶段
目录1、Shi-Tomas角点检测2、亚像素级别角点位置优化3、ORB特征点4、特征点匹配5、RANSAC优化特征点匹配6、相机模型与投影1、Shi-Tomas角点检测 //Shi-Tomas角点检测inttest1(){ Matimg=imread("F:/testMap/lena.png"); if(!img.data) { coutcorners; goodFeaturesToTrack(gray,corners,maxCorners,quality_level,minDistance,Mat(),3,false); //绘制角点 vectorkeyPoints;//存放角点的Key
因此，我正在尝试在我的Laravel5.3中运行python脚本。这个函数在我的Controller中。这只是将数据传递给我的python脚本publicfunctionimageSearch(Request$request){$queryImage='c:\\\xampp\\\htdocs\\\identificare_api\\\public\\\gallery\\\herbs\\\query.png';//queryImage$trainImage='c:\\\xampp\\\htdocs\\\identificare_api\\\public\\\gallery\\\herbs
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数据集，可能本教程并不适合，因为运行成功EuRoC数据集时，ORB_SLAM2已经成功编译了，在ros空间创建好后，直接将编译过的文件夹整个复制进去，之后再catkin_make等，然后运行数据集。 但是如果是从头开始，没有编译过ORBSLAM2而是刚刚下载，可以考虑这个教程试试：O
前言相关解析及参考：超详细解读ORB-SLAM3单目初始化（下篇）ORB_SLAM3和之前版本有什么不同？_小白学视觉的技术博客_51CTO博客orbslam3官方源码地址：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3‼️注意如果是ROS编译请见issue：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3/issues/442或直接使用fork版本下的https://gitee.com/kin_zhang/ORB_SLAM3/tree/fix%2Fros_build/此记录仅为小白式探索记录，主要是用自己的数据集跑一下orbsla
1.保存/加载地图先说方法：在加载的相机参数文件.yaml的最前面加上下面两行就行。System.LoadAtlasFromFile:"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa"System.SaveAtlasToFile:"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa"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，亲测同时使用
本文介绍ORB_SLAM3编译、运行中遇到问题，尤其涉及到ORB_SLAM3ROS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+ROSnoetic。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错误，因为每个人的电脑环境不一样（可能库安装不一样的版本）。其实最好的方式是直接在仓库代码，按照readme介绍安装就好，故这部分着实没啥好介绍的。具体参考：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3#readme注：因为文章会介绍R
