博主推荐，作者总结了SLAM中常见的算法，由理论到代码实践，十分有用。欢迎大家关注作者的知乎专栏：https://www.zhihu.com/column/slamTech，
ORB 是 Oriented Fast and Rotated Brief 的简称，可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，这些特征向量可以用来识别图像中的对象。 其中，Fast 和 Brief 分别是特征检测算法和向量创建算法。ORB 首先会从图像中查找特殊区域，称为关键点。关键点即图像中突出的小区域，比如角点，比如它们具有像素值急剧的从浅色变为深色的特征。然后 ORB 会为每个关键点计算相应的特征向量。ORB 算法创建的特征向量只包含 1 和 0，称为二元特征向量。1 和 0 的顺序会根据特定关键点和其周围的像素区域而变化。该向量表示关键点周围的强度模式，因此多个特征向量可以用来识别更大的区域，甚至图像中的特定对象。 ORB 的特点是速度超快，而且在一定程度上不受噪点和图像变换的影响，例如旋转和缩放变换等。
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。同时这还是一篇干货满满的技术文章，我会写下详细的实验环境搭建步骤，相信你会学到很多东西！下面开始快乐的学习旅程吧！
学 SLAM 的同学，应该没有不知道 ORB-SLAM的，截止2020年7月24日，ORB-SLAM系列的谷歌引用量已达到4770 = 3053+1717！实属相当恐怖的数据
ORB-SLAM3是一种基于视觉传感器的实时单目、双目和RGB-D SLAM系统。
想要理解ORB-SLAM3的地图管理，仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的，因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2]，以及ORB-Atlas[4]这几篇论文中。从头到尾搞清楚这些论文中采用的地图管理方法，就能理解ORB-SLAM3中的内容。本文介绍这几篇论文中涉及地图的部分，并不介绍特征跟踪、关键帧创建等内容。作者能力有限，在整理时难免出现疏漏，望读者以原论文为准。
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Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011
OpenSLAM http://openslam.org/ FALKOLib(2D LIDAR) GMapping,GridSLAM(To learn grid maps from laser range data) tinySLAM(Laser-SLAM algorithm in 200 lines of C code) Unscented FastSLAM(Laser data, Matlab) EKFmonocularSLAM(Matlab) Linear SLAM(Matlab or Visual Studio) ROBOMAP Studio 2011(Visual Studio, EA optimizers) People2D（Realtime people detection in 2D range data）
文章：FastORB-SLAM: Fast ORB-SLAM method with Coarse-to-Fine Descriptor Independent Keypoint Matching
自主导航是机器人基础性和关键性技术，是机器人实现其他更高级任务的前提。视觉 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 利用视觉传感器获取环境图像信息，基于多视图几何算法构建环境地图。视觉SLAM技术广泛应用于无人驾驶、元宇宙、游戏、智能机器人等领域。在无人驾驶方面，一些大厂如腾讯、阿里、百度、华为、小米、商汤等企业投入重金研发，开放大量关于视觉SLAM职位。同时，国内许多独角兽无人驾驶公司如Momenta、AutoX、小马智能和图森未来等举重金招募视觉SLAM人才。随着元宇宙的火爆，国内互联网巨头尤其字节跳动，纷纷将大量资金投入元宇宙，致使视觉SLAM人才进一步稀缺，引发视觉SLAM更高的薪酬与福利。
SLAM，即：同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)。它试图解决这样的问题：一个机器人在未知环境中运动，如何通过环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图。SLAM根据硬件设备的不同主要有两种：基于激光雷达的SLAM和基于视觉的SLAM（VSLAM）。
算法：ORB暴力匹配是一幅图像的特征描述符与另一幅图像中的所有特征匹配（使用一些距离度量），并返回最近的一个。ORB算法结合了FAST算法与BRIEF算法优点，是目前最快的目标检测算法。
OpenCV中ORB特征提取与匹配 FAST特征点定位 ORB - (Oriented Fast and Rotated BRIEF)算法是基于FAST特征检测与BRIEF特征描述子匹配实现，相比BR
目录 什么是ORB 如何解决旋转不变性 如何解决对噪声敏感的问题 关于尺度不变性 关于计算速度 关于性能 Related posts 什么是ORB ORB是是ORiented Brief的简称。ORB
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 计算机视觉是人工智能发展最快的三大领域之一。 自OpenAI的ChatGPT模型发布以来，该模型可以与计算机视觉模型配合，完成图像分类、标注和描述任务。 二者结合在一起，可以提供更全面的人工智能解决方案。 而作为基于几何方法的计算机视觉核心技术，视觉SLAM广泛应用于元宇宙、自主移动机器人、自动驾驶车辆、增强现实、智能穿戴设备和智能无人机等领域。 近几年，业界诞生了大量优秀的视觉SLAM算法框架，其中以西班牙的萨拉戈萨大学机器人感知与实时研究
近期在学习SLAM中的回环检测模块，着重于对于字典的训练方式进行了研究，简单整理了下学习笔记如下。
前两天，我们更新了INDEMIND双目惯性模组在ROS平台下实时运行ORB-SLAM的教程与Demo，但很多小伙伴根据教程修改后仍运行出错，这次我们把修改好的代码及文件上传至GitHub，各位同学按教程修改后，可根据我们提供的代码进行对比，确保万无一失。
ORB>ORB(1000)>BRISK>BRISK(1000)>SURF(64D) >SURF(128D)>AKAZE>SIFT>KAZE
需要邀请n个人来参加派对.需要制作邀请卡.一张邀请卡需要2红, 5绿, 8蓝. 每个笔记本有k个某种颜色.求最少需要多少个笔记本.
本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用单眼、双目和RGB-D相机,使用针孔和鱼眼镜头模型执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统.
首先回顾一下历史：ORB-SLAM首次在2015年被提出，它的改进版ORB-SLAM2在2017年被提出，同年提出了ORB-SLAM-VI，时隔3年，ORB-SLAM3横空出世，朋友圈、学术群里到处都在热议这个挂在Arxiv才不到3天的论文。好奇心的驱使下，本人偷瞄了一下论文，就在这里总结一下吧。
已经可以从图像中提取基于形状的特征，如何使用这一组特征来检测整个对象，以山峰图像角点检测举例：
在本教程中，我们将使用AKAZE和ORB本地特性来查找视频帧之间的匹配和跟踪对象运动。 算法如下:
#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义： U : 参考像素点周围的区域阈值 t : 与参考像素点作对比的阈值点的灰度值当参考点的灰度值之差的绝对值大于t时，我们认为这两个点不相同 Gp : 像素点的灰度值 u : 区域阈值内不同的像素点数量 Un : 区域阈
因为对CORBA分析的需要，这里写一个简单的CORBA例子。从JDK1.2开始，JDK中集成了ORB的实现，本例子使用了JDK1.7，对于JDK1.2+应该都没有问题。这个例子实现一个简单的加减乘除的功能的计算器，客户端将参数和请求的方法名传送到服务端，服务端处理这个请求并将结果返回给客户端。
虽然直接法SLAM在无纹理环境更加鲁棒，但是由于灰度图像的凸性特征导致光度误差的凸性仅在一个小区域内保持的问题，所以传统的直接法视觉SLAM在当跟踪点有较大位移时，可能陷入次优局部极小解，具体问题描述如下图，左边分别是对应区域的灰度图和语义概率图，右图相应的三维可视化，灰度图像保留了对象的细节，而道路的概率主要在道路边界上进行生成，对于语义对象边界上的点，语义概率的凸性在比灰度图像更大的区域中成立。
之前做的深度学习闭环检测 这方面，最近想了解下语义这方面，于是总结了一些开源的语义SLAM代码共后面研究：
—在VO或VSLAM系统中保持性能（精确度和鲁棒性）和效率（延迟）的取舍是一个重要的课题。基于特征的系统展现了良好的性能，但由于显式的数据关联有更高的时延；直接和半直接系统低时延，但在一些场景不适用，比基于特征的系统精度低。本论文旨在为基于特征的视觉SLAM提高性能效率，提出了一个主动的地图到图像帧的特征匹配算法：特征匹配和一个需要评分的子矩阵选择联系起来，经过仿真，用Max-logDet矩阵评分有最好的表现。对于实时的适用性，调研了线性时间选择（deterministic selection）和随机加速（randomized acceleration）的组合。本文提出的算法用于了基于特征点的单目和双目SLAM系统。在多个数据集的表现可量化地表明不降低鲁棒性前提下可减少时延。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.11046v3.pdf
激光雷达：通过测量激光信号的时间差、相位差确定距离，通过水平旋转扫描或相控扫描测角度，并根据这两个数据建立二维的极坐标系;再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维的高度信息。
随着科技的发展和创新，无人机监控技术在农业监测中的应用正日益受到关注。传统的农业监测方式通常依赖于人工勘察或传统的航空摄影，但这些方法存在着成本高、效率低、覆盖范围有限等问题。而无人机监控技术的出现，为农业监测带来了新的解决方案。
经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等，这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版，有 SURF基本就不用考虑SIFT，而ORB的强点在于计算时间，以下具体比较：
ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM
https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_comments
平台活动 第三期：一起来学SLAM上周分享了ORB-SLAM相机位姿初始化的两种方式基础矩阵，本质矩阵，单应性矩阵讲解，本周主要讲解图像的FAST角点和ORB特征点的理论知识。相信接触过视觉SLAM的小伙伴一定不陌生！
标题：ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM
ORB-SLAM是西班牙Zaragoza大学的Raul Mur-Artal在2015年提出的视觉SLAM系统，它吸取了以往SLAM系统的优点，是当前开源SLAM系统中对精度、速度和细节综合处理较好的一个SLAM系统，而且支持单目、双目、RGBD多种传感器配置，具有很高的研究价值。由于ORB-SLAM原始论文涉及内容较多，研究起来有一定的入门难度，笔者将ORB-SLAM的论文进行翻译和归纳整理，做成PPT的形式，方便研究参考，希望能对大家有所帮助。
原链接： http://community.bwbot.org 运行测试平台:小强ROS机器人
视觉惯性导航系统通过初始化，对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解，以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式，视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类：联合初始化、非联合初始化和半联合初始化。基于现有研究工作，从基础理论、发展与分类、现有方法、性能评估四个方面展开，对目前主流的初始化方法进行综述，并总结视觉惯性导航系统初始化领域未来的发展趋势，有利于对视觉惯性导航系统初始化方法形成总体性了解并把握其发展方向。
1.CORBA：Common Object Request Broker Architecture,通用对象请求代理体系。是由对象管理组(Object Management Group, OMG)制定的一种标准的面向对象分布式应用程序体系规范，旨在为异构分布式环境中，硬件和软件系统的互联而提出的一种解决方案。
众所周知，ORB-SLAM3具有单目、双目、RGB-D以及相应的惯性模式，其内部的数据关联极大的提高了定位建图精度。但在自动驾驶环境中，ORB-SLAM3却出现了不同程度的问题。对于单目模式来说，由于尺度模糊性，ORB-SLAM3很难建立真实尺度大小。如果想要利用RGB-D相机来采集深度图的话，由于室外环境的深度值都很大，导致采集的精度非常差。对双目模式来说，由于所估计的深度值远大于基线长度，因此深度值估计的也非常不准。
Persistent Map Saving for Visual Localization for Autonomous Vehicles : An ORB-SLAM 2 Extension
就其核心而言，流动性挖矿是一个允许加密货币持有者锁定其持有量的过程，这反过来又为他们提供了奖励。更具体地说，这是一个让你通过在DeFi市场上投资加密货币来获得固定或可变利息的过程。
opencv4.5.1中最令人兴奋的特性之一是BEBLID（Boosted effective Binary Local Image Descriptor），它是一种新的描述符，能够在减少执行时间的同时提高图像匹配精度！本文将向你展示一个具体的例子，所有源代码都存储在此GitHub存储库中：
OpenCV发布了4.5.1，包含了BEBLID算子，一个新的局部特征描述符，超越ORB。
同时定位与地图重建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）,是机器人领域中的一项基础的底层技术，其希望机器人能在一个陌生的环境下实现自身的实时定位，同时能够重建出有关于环境的地图。随着近年无人驾驶、增强现实、虚拟现实等应用的兴起，作为实现这些应用的SLAM技术也越发引人注目。SLAM技术主要完成两项任务：自身定位与环境建图，也是让机器知道自己在哪里，已经周围的环境是啥。然而，如果想要精确的实现定位任务就不可避免的需要高精度的地图，而高精度的地图重建是需要以更为精确的自身定位作为基础的。 近年以来，除了传统的激光SLAM解决方案，基于视觉，基于惯性传感器等等的解决方案也在不断变多，整个SLAM领域整体呈现百花齐放的态势。 一. 目前在SLAM领域中的关键问题： 1、数据关联：SLAM技术在未来的发展过程中必然会有一个方向是将SLAM系统中集成多传感器，进行多传感器的融合任务。但是显而易见的是不同的传感器之间具有不同的特征，目前的很多SLAM研究人员都转向了研究多传感器SLAM中的传感器校准（例如自校准或者快速标定等内容），状态估计和后端BA优化。 2、 多机SLAM联合建图：目前在小范围内已有的若干SLAM系统大多都能获得比较好的效果，但是面对大规模，长时间的SLAM问题，如果只采用单机SLAM系统则获得良好的效果，此时通过分散的多机SLAM系统来解决大场景，长时间的SLAM任务将会是一个比较合适的选择，属于比较前沿的SLAM研究方向。 3、 高清晰度、信息量丰富的地图：SLAM技术作为机器人领域的一项底层基础技术，需要根据上层应用程序需要提供一张具有丰富信息的地图，其中比较具有代表性的地图形式就是拓扑地图，语义地图，以及点云地图等等；同时当SLAM系统的面对大场景，长时间的情况时，采用何种方式来存储更新地图也将是一个迫切需要解决的问题。 3、目前SLAM技术仍然面对着更强适应性、鲁棒性、可扩展性的要求。 4、适合的SLAM应用：目前SLAM技术具有广泛的应用场景，但是许多SLAM系统依然处在实验室研究阶段，缺乏合适的工程工具进行封装，需要我们继续完善SLAM的应用生态。 二. SLAM领域中的经典数据集： 1.KITTI数据集（单目视觉 ,双目视觉, velodyne, POS 轨迹）
文章：Persistent Map Saving for Visual Localization for Autonomous Vehicles: An ORB-SLAM 2 Extension
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