下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Python和ROS（Robot Operating System）框架来实现基于特征点的SLAM算法（使用ORB-SLAM2作为示例）。...安装ROS并下载ORB-SLAM2的源代码：# 安装ROSsudo apt-get install ros--desktop-full # 替换为你的ROS发行版，如melodic.../build.sh创建ROS工作空间并将ORB-SLAM2添加到工作空间中：# 创建ROS工作空间mkdir -p ~/catkin_ws/srccd ~/catkin_ws/srccatkin_init_workspace...# 将ORB-SLAM2添加到工作空间ln -s /path/to/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2 ~/catkin_ws/src/ORB_SLAM2编译ROS工作空间...这样就可以在ROS中启动ORB-SLAM2，并通过RGB-D摄像头实时进行SLAM定位与建图了。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...ros2-cartographer ---- 这里以orb-slam2在Ubuntu18.04配置为例简要说明一下，如果有ros1基础学习ros2非常快，没有ros1基础，推荐直接学习ros2～ 在链接...： https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 下载并编译orb_slam2源码，需要中文可以查阅：Ubuntu 18.04安装ROS Melodic与ORB-SLAM2...ros2 orb-slam2 节点 用法（ROS2 Dashing） 运行单目monocular SLAM节点（单目）： $ ros2 run orbslam mono PATH_TO_VOCABULARY...cartographer_ros 3. littleslam： 源码链接：https://github.com/rsasaki0109/littleslam_ros2 4. orb-slam2： 源码链接
在点云PCL公众号相机测评活动的支持下，首先拿到了小觅相机，所以这篇文章将对小觅MYNTEYE-S1030-IR在ORB-SLAM2和RTAB-Map两种SLAM方案下的效果进行测评，为了增强对比效果会和我自制双目摄像头进行对比...MYNTEYE-S1030 IMU 坐标系统为右手系，坐标轴方向如下： ? 作者自制的双目是两个普通的广角摄像头，然后固定在一起，并标定参数，实物如图： ?...ORB-SLAM实验环境 操作系统是：Ubuntu 16.04 ROS版本是：kinetic 下面开始第一组的第一个实验：在MYNTEYE-S1030-IR上跑ORB-SLAM2 开始安装MYNT-EYE-S-SDK...这是MYNTEYE-S1030-IR跑的ORB-SLAM2截图 ? 总结：自制双目和MYNTEYE-S1030-IR相比，点云不是很规整，测距不是很准，路径还可以。...总结:自制双目发布的图像是彩色的，rtabmap_ros 的三维图就具备彩色信息，这一点比MYNTEYE-S1030-IR标准版好一些，但是这两个开源项目都没有使用到小觅相机的IMU信息，所以这里只是单纯的从图像信息对两款相机测试两个开源项目的效果
泡泡机器人公开课—第三十六课：ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 http://rosclub.cn/post-505.html ORB-SLAM2 代码+详细注释 https://git.oschina.net.../paopaoslam/ORB-SLAM2/tree/master 吴博 Ubuntu 14.04 运行 ORB-SLAM2 http://qiqitek.com/blog/?...3D SLAM 一种基于点一面匹配的3D-SLAM方法 http://www.docin.com/p-1322922851.html 基于旋转激光雷达的3D SLAM 实现 http://www.docin.com...Y2343919 一种单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGXJ201605013.htm 导航时间6min，定位误差为1.162m...的情况下就能达到非常惊人的稳定悬停；Hololens专门定制了一个芯片做SLAM，算法据说一脉相承了KinectFusion的核心，定位效果很赞（面对白色无特征的墙壁站和跳，回到场中心后定位还是很准确，一点都不飘
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。...在特征丰富的环境中，对于平均纵向速度为36m/s的车辆，定位的相对平移误差小于1%。定位模式具有更好的定位精度和更低的计算量。...我们对ORB-SLAM2的贡献源代码将在以下网址公开：https://github.com/TUMFTM/orbslam-map-saving-extension。...室外提取ORB特征点的示意图 ? 室内提取特征点的示意图 ? TUM数据集上快速驾驶和快速回放速度的比较（ localization fails (Lost Track)） ?...相对地图的定位精度 ●总结 这项工作提出了一个基于ORB-SLAM2扩展，通过一个地图保存功能的视觉SLAM系统。
此外，机器人应用程序开发广泛采用的软件框架机器人操作系统 (ROS) 是以 CPU 为中心的方式设计的。...然而，这些优势是以编程复杂性为代价的。此外，与标量和矢量处理器相比，重新配置和重新编程需要更长的编译时间。...使用 ROS，机器人过程被设计为计算图中的节点。机器人计算平台必须能够有效地将这些类似图形的结构映射到硅上。...使用 ROS，机器人过程被设计为计算图中的节点。机器人计算平台必须能够有效地将这些类似图形的结构映射到硅上。...换句话说，机器人芯片不仅应该将 ROS 计算图映射到 CPU，还应该映射到 FPGA、GPU 和其他计算技术，以获得额外的性能。
为解决上述问题，本文通过语义分割网络和运动一致性检测来处理潜在的动态对象，随后逐帧对剔除动态对象的空洞进行补全，获取被动态物体遮挡的特征信息，最后逐帧输入到ORB-SLAM2系统中从而得到更为精确的位姿估计结果...在追踪和语义分割线程中同时处理来自双目相机的RGB-D图像，追踪线程首先提取ORB特征点并粗略计算特征点的运动一致性且保存潜在的异常值。...假设n个三维空间点 \xi\text^和它们在图像中的投影像素点 ，则像素点 和空间点 的位置关系如式（３）所示，转换为矩阵形式如式（４）所示。...其中 为深度值、 为相机的内参矩阵、 为位姿变换的李代数反对称矩阵、e 为误差项。...Map给出了一套完整的RGB-D SLAM方案，目前可以直接从ROS中获得其二进制程序，可以很方便地进行三维场景重建。
在这项研究中，我们对现有的立体SLAM系统ORB-SLAM2进行了重大扩展和改进，旨在实现更高的精度。为了实现这一目标，我们首先将所有摄像头的测量映射到一个名为BundledFrame的虚拟相机上。...我们首先将所有摄像头的测量映射到一个称为BundledFrame的虚拟相机上。...唯一特征数 = 单眼特征数 + 匹配特征数 为了促进来自不同摄像头的图像特征的集成，我们实现了跨多个摄像头的特征匹配，为每个特征点分配一个唯一的特征ID。...同时，BundledKeyframe 是本地映射和本地闭合的基本操作单元。共视性表示为无向加权图。如果两个 BundledKeyframes 共享相同地图点的观测，则存在一个共视边。...因此BundledKeyframe 数据库为回环候选项提供了更广泛的搜索范围，比 ORB-SLAM2 实现的回环闭合更准确。
直接方法本身不映射特征，但它们将捕获帧的每个像素（像素深度图）建图。 建图块可以用 3D 地标参数化来描述。...IDP 点可以通过使用矢量 V=(u,v,w) 和距离 p=||v||/d 的光线方向直接编码来参数化，从而避免对角度（e，a）。这对应于 AHP 参数化（7 个参数）。...ORB-SLAM2 [76] 使 ORB-SLAM 适应双目和 RGB-D 相机。Edge-SLAM [81] 是最近尝试以边缘为特征构建强大的 vSLAM。...当需要 ROS 时，我们将ROS kinetic和catkin workspace一起使用。下一节将详细分析所选数据集上的所选算法，并评估最适合我们案例的算法。 7.2....（开源 github 项目似乎也不是 不再维护，也不会升级到最新的 Ubuntu 和 ROS 版本。）
6、完全集成于ros的pc版本以及可在iphone 6或更高版本上运行的IOS版本的开源代码。 源码解析 Visual-Inertial融合定位算法....二、ORB-SLAM2 论文解读 ORB-SLAM2是基于单目，双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案。在实时和标准的CPU的前提下能够进行重新定位和回环检测，以及地图的重用。...特征点提取：在激光雷达每一次sweep中，根据曲率对点进行排序，作为评价特征点局部表面光滑性的标准。曲率最大的为边缘点，曲率最小的为平面点，每个局部提取2个边缘点和4个平面点。...联合的输出： (i)Mask- RCNN，这是一个强大的基于图像的实例级分割算法，可以预测80个对象类的对象类别标签; (ii)一种基于几何的分割算法，这将根据深度和表面法线线索生成一个对象边缘映射，以增加目标掩码中对象边界的准确性...该系统利用语义场景理解来映射和跟踪多个目标.在从二维图像数据中提取语义标签的同时，系统为每个对象实例和背景分别建立了独立的三维模型。 它在识别、重构和跟踪三个主要问题上存在局限性。
MVision/blob/master/vSLAM/VS_SLAM/readme.md 1.CNN (PSPNet) + ORB_SLAM2 语义SLAM Real time semantic slam in ROS...Ewenwan/ORB-SLAM-RGBD-with-Octomap 5.利用光流和语义分割来进行 动态环境建模 https://github.com/Ewenwan/DynSLAM 6.DynaSLAM:基于ORB-SLAM2...Ewenwan/DynaSLAM 主要思想 利用 语义分割信息 和 几何信息得到的 动/静分割信息，剔除部分不可靠的 关键点来使得 跟踪 变得更可靠 使用mask-rcnn获取 语义分割信息 使用 运动点...判断准则 获取 动/静 mask 结合 语义mask 和 动/静 mask 生成 需要剔除的 mask 在构造帧 的时候 对 提取的关键点 进行滤波，删除 不可靠的 关键点，使得 跟踪更可靠 思考 1....如果用于导航，仅仅依靠orb关键点，数量不够，是否可以 添加 边缘 关键点检测算法 7.Co-Fusion CRF图像分割 + ElasticFusion(RGBD-SLAM) https://github.com
没啥办法了，现在就是这样接外面搞 相当于雷达和计算平台，就处理回传的点云数据，然后，这里使用一个Ubuntu的桌面版本来运行建图的包。...继续安装数值计算的模板库： Eigen 是C++语言里的一个开源模版库，支持线性代数运算，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。...参数项为空，则览沃 ROS 驱动程序会根据配置文件中的具体配置来连接对应的设备，具体连接规则如下： 当配置文件中指定的设备连接状态配置为使能连接时 (true) ，览沃 ROS 驱动程序只会连接该配置文件中指定的设备...； 说明 （1）该配置文件位于 "ws_livox/src/livox_ros_driver/config" 目录下； （2）当配置文件中指定的设备连接状态全部配置为禁止连接 (false...) 时，览沃 ROS 驱动程序会自动连接扫描到的所有设备； 如果 [param] 参数为 LiDAR 的广播码，以 LiDAR（ 广播码为 0TFDG3B006H2Z11 ） 和 LiDAR ( 广播码为
很明显，OpenCV提取的特征点比较集中，出现了扎推现象。而ORB-SLAM2提取的特征点，分布比较均匀。...但是，这并不能表明ORB-SLAM2追踪的质量差，因为有可能是ORB-SLAM2的地图点的数量本来就少呢？所以我又统计了以下地图中关键帧的数量和地图点的数量。...ORB-SLAM2版本的关键帧数量比OpenCV版本的还多，但是地图点的数量没有OpenCV版本的多。ORB-SLAM2版本中，地图点少，关键帧多，原因可能是1....值得注意的是，虽然ORB-SLAM2版本每一帧跟踪的特征点数少，但是最终的轨迹精度却很高。这就体现出ORB-SLAM2特征提取方法的优越性了，可能是特征点分布比较均匀的功劳。...单个地图点观测到的关键帧数量 特征提取时间 ORB-SLAM2的特征提取时间为10.24±2.64 ms，OpenCV的特征提取时间为9.11±2.82 ms。两者差别不大。
映射系统通过三角剖分生成地图点，并通过束调整（重投影误差）优化相机姿态和地图点。这些地图点表示稀疏点云。然后，我们利用更新的相机姿态和地图来训练NeRF。...基于传统方法的SLAM：BAD-SLAM、Kintinuous和ORB-SLAM2。 实现细节。...按照ORB-SLAM2和instant-ngp的官方代码实现了Orbeez-SLAM。需要注意的是Orbeez-SLAM从ORB-SLAM2中继承了闭环检测过程，以提高轨迹的准确性。...我们没有像ORB-SLAM2那样剔除关键帧，以确保关键帧在传递给NeRF后不会被删除。代码使用C++和CUDA编写。...此外由于我们的方法是基于ORB-SLAM2构建的，因此ORB-SLAM2是我们跟踪结果的上限。然而即使提供了由NeRF生成的密集地图，Orbeez-SLAM在性能上只有轻微的下降。
最近公众号组织了ORB-SLAM2理论与代码的学习会，正常进行中，有兴趣的可以积极参与第三期：一起来学SLAM 其中ORB-SLAM点云地图中相机的位姿初始化，无论算法工作在平面场景，还是非平面场景下，...那么由对极几何的基本性质引出了对极约束的概念，对极约束是指在平面2上的p点在平面1上的对应点一定在基线I'上，这句话说明了对极约束是一个点到直线的射影映射关系。如图所示： ?...F矩阵的性质有三： 1, 3*3且自由度为7的矩阵 2，kF 为基础矩阵，相差一个尺度自由度 3，F矩阵的秩为2 基础矩阵的求解方法： 1，直接线性变换法（8点法+最小二乘法） 2，RANSAC-估计基础矩阵...把一个射影平面上的点（三维齐次矢量）映射到另一个射影平面上，并且把直接射影为直线，具有保线性，总的来说单应是关于三维齐次矢量的一种线性变换，如图所示，两个平面之间的关系可以用一个3*3的非奇异矩阵H表示...基础矩阵F描述的实际是一种点和直线的映射关系，而不是一种点对点的约束关系，并不能给出另一个点的确切位置。
对应这个问题的解决办法，作者是选择将约束表示为机械关节，因为机械关节的运动是有限制的，从而减少了自由度。...对于点p，p属于语义类C的概率可以计算为： 其中，是点p所对应的语义通道c中logits层的值。所有语义类的概率之和初始正则化为1。HRNet的logits层有19个通道，对应19个语义类。...，计算9个选定通道的Shi-Tomasi得分之和来检测语义角点，如下图所示，所提出的SDVO主要选择语义对象边界附近的点，而LDSO同时选择对象内部和边界附近的点。...2.优化残差构建 优化中主要用到两个匹配误差，一个是光度误差: 类似的，在参考帧中监测到的语义通道c中的点p的语义匹配误差可以定义为：: 其中，是帧i的语义通道c的语义概率，是语义通道c的启发式权重因子...最终的联合优化公式可以定义为这个形式: Nc是所选语义通道的集合；λs是所有选定语义通道的语义对齐错误的权重。
在基于特征的方法中，新的研究已经发展到使用点以外的几何元素（如直线和平面）从环境中获取更多信息。这是因为在许多以“曼哈顿世界”为特征的人造环境中，几何元素（如线和平面）占据了环境中的大部分空间。...特别的，我们以ORB-SLAM2为基础，该解决方案在精度和效率方面都被认为是当前最优秀的，并将其公式扩展到处理线条和VP，以创建两种策略：第一种优化旋转，第二种从已知旋转中对平移部分进行精细化。...该方法的主要思想是利用高斯球作为旋转的参数空间，以主点 为球的中心。因此，3D中的两条平行线被投影到高斯球上，成为在一点相交的两个大圆。该点距球体原点的方向被视为候选消失点方向（ ）。...此外，李代数中的 是李群中 的映射。我们使用Levenberg–Marquardt（LM）优化来最小化成本函数 。...成本函数 的雅可比数为： 的初始值是通过优化线的再投影误差和点的重新投影误差而获得的。 3.3 变换优化 在上面优化全局旋转 之后，我们可以使用此信息来构建线性系统，以解决平移问题。
在基于特征的方法中，新的研究已经发展到使用点以外的几何元素（如直线和平面）从环境中获取更多信息。这是因为在许多以“曼哈顿世界”为特征的人造环境中，几何元素（如线和平面）占据了环境中的大部分空间。...特别的，我们以ORB-SLAM2为基础，该解决方案在精度和效率方面都被认为是当前最优秀的，并将其公式扩展到处理线条和VP，以创建两种策略：第一种优化旋转，第二种从已知旋转中对平移部分进行精细化。...该方法的主要思想是利用高斯球作为旋转的参数空间，以主点 为球的中心。因此，3D中的两条平行线被投影到高斯球上，成为在一点相交的两个大圆。该点距球体原点的方向被视为候选消失点方向（ ）。...此外，李代数中的 是李群中 的映射。我们使用Levenberg–Marquardt（LM）优化来最小化成本函数 。...成本函数 的雅可比数为：\pmb{\text {R}_{\text {iw}}}的初始值是通过优化线的再投影误差和点的重新投影误差而获得的。
事实上，特征点是一个具有一定特征的局部区域的位置标志，称其为点，是将其抽象为一个位置概念，以便于确定两幅图像中同一个位置点的对应关系，所以在特征匹配过程中是以该特征点为中心，将邻域的局部特征进行匹配。...设计的GCNv2具有与ORB功能相同的描述符格式，并且能够直接用作SLAM系统中的关键点提取器，例如ORB-SLAM2 或SVO2当中。...3、在真正的无人机上使用GCN-SLAM1证明了工作的有效性和鲁棒性，并表明它可以处理ORB-SLAM2特征点丢失等失败的情况。...2、模型的损失函数 以二范数距离作为损失函数，使得网络可以将输入样本按照相似性映射到特征空间，相似的在特征空间距离近，反之则远。带有损失函数的CNN网络训练可以使得特征被优化，从而用于最近邻匹配。...（这样和ORB-SLAM中的ORB提取一样，可以使得最终提出的特征点均匀分布在图像中）在GNC V2中，所有的池化层都被改为kernel大小为4x4，步长为2，padding为1的卷积层。
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