一、熟悉 Linux 1.1.如何在 Ubuntu 中安装软件（命令行界面）？它们通常被安装在什么地方？ Ubuntu 中安装软件（命令行界面）： 在线安装：sudo apt-get install xxx; 本地安装：sudo dpkg -i xxx.deb 软件安装位置： 一般在 /usr/bin中 1.2. linux 的环境变量是什么？我如何定义新的环境变量？
文章目录 一、ORB_SLAM2二、配置环境和依赖1.Pangolin2.Eigen33.编译ORB_SLAM24.配置编译 一、ORB_SLAM2 ORB_SLAM2是能够用于单目、双目、RGB-D相机的实时SLAM库，可计算相机轨迹和稀疏3D重建（在具有真实比例的双目数据和RGB-D情况下）。 它能够实时检测环路并重新定位摄像
关键帧数据库 注意区分词典和关键帧数据库的区别。 词典：事先训练好的，用来计算关键帧的词袋信息。 关键帧数据库：根据关键帧的词袋生成，在回环检测、重定位的时候使用，寻找与当前帧最相似的候选关键帧。 在局部建图(LocalMapping)线程的ProcessNewKeyFrame函数中，计算了每
本文转自AI公园。 作者：Iago Suárez 编译：ronghuaiyang 导读 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。 OpenCV 4.5.1中最令人兴奋的特性之一是BEBLID (Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor)，一个新的描述符能够提高图像匹配精度，同时减
SLAM总结（一）- SLAM原理概述与简介 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：同时定位和建图，定位是定位机体在世界坐标系下的位姿（pose、transformation）。单传感器机体一般指相机光心、激光雷达scan中心、IMU中心、编码器两轮轴心，多传感器一般使用IMU中心，可以避免离心力
运行环境：Ubuntu18.04 预先安装的库 需要预先安装一些库，如Eign，Sophus，OpenCV等。笔者在阅读《SLAM十四讲》的时候已经安装，在此不再赘述。 ORB_SLAM2源码的下载与编译 git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2 cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh
ORB_SLAM2在仿真环境中运行 在学古月居教程时，学到仿真这一块，在想能不能把orb_slam2顺便实现一下，经过学习实践结果如下。。。 下面是启动时所需要的命令 下面是需要在orb_slam中修改的文件，光标出是修改位置，这边如果你不知道你的传感器名字，可以打开rviz 在add image 在image下
1、功能包安装及驱动测试见 https://blog.csdn.net/qq_41990294/article/details/104859046#commentBox 2、Astra参数 深度范围0.6m-8m 由左至右：1，IR（红外）发射源；2、最小距离传感器；3、彩色摄像头；4、IR接收器 3、彩色摄像头标定 https://blog.csdn.net/weixin_41349117/article/de
ORB相关 FAST角点检测 FAST算法的主要思想为：如果一个像素与周围邻域的像素差别较大（过亮或者过暗），那么可以认为该像素是一个角点。 和SIFT、SURF相比，FAST算法只需要比较像素和其邻域像素的灰度值大小，计算量要小很多，但同时它也相对比较粗糙，精准性要差一些。 FAST算法的一般步骤
参考论文：DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments （github网址） 来源：本人毕业论文第四章（请勿直接用到毕业论文中） github：ORBSLAM2_Dynamic 实现原理 将ORB-SLAM2的特征点提取进行了改进，分为动态区域和静态区域，只提取静态区域的ORB特征点。 getDynamicObje
作者：乔不思 来源：微信公众号|3D视觉工坊（系投稿） 3D视觉精品文章汇总：https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 一 前言 本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)，ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入，
前文回顾： 【Python OpenCV】基于单应矩阵的视觉里程计算法步骤详解之ORB 特征提取 文章目录 1.ORB 特征提取 2.BFMatcher特征匹配输出结果 示例代码 未解决的问题 扩展技术英语 参考资料 特征匹配解决SLAM中数据关联问题，确定当前看到的路标与之前看到的路标之间的
ORB-SLAM2新拓展，应用于自动驾驶车辆视觉定位的连续地图保存 一、安装依赖项二、编译三、运行示例四、可视化五、 附加的信息 前记：本项目为自动驾驶汽车或电动汽车的定位提供一个ROS拓展包，该定位功能基于原始ORB-SLAM2框架。在这次拓展中，ORB特征的二进制地图可以被保存在
本文原创，转载请说明地址：https://blog.csdn.net/shanpenghui/article/details/110522368 一、前言 请阅读本文之前最好把ORB-SLAM3的单目初始化过程再过一遍，以提高学习效率。单目初始化过程中最重要的是两个函数实现，分别是构建帧（Frame）和初始化（Track）。接下来，就是完成初始化过程
####仅作为笔记 环境： Ubuntu 12.04, 14.04 and 16.04 C++11 or C++0x Compiler Pangolin OpenCV（至版本少 2.4.3. OpenCV 2.4.11 和 OpenCV 3.2作者已经测试过） Eigen3（至少3.1.0） DBoW2 and g2o (在第三方库文件夹内已包含) ROS（可选） ROS（如果需要使用ROS节点，传输数据） sudo sh -c
Though this point cloud can be useful for obtaining the 3D structure of the environment, it is not as useful for path planning and navigation using algorithms that need a 2D occupancy grid map as input.The point cloud produced by ORB SLAM is somewhat sp
作者：Liam 点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system 摘要 利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题，Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候，系统
1.特征点 特征点是图像里一些特别的地方,如角点、边缘和区块。比较著名有SIFT、SURF、ORB等。SIFT充分考虑了图像变换过程中出现的光照、尺度、旋转等变换，但是计算量非常大。而ORB是质量和性能之间比较好的折中。 特征点包含： 关键点 描述子 2. ORB特性 提取ORB特性有两个步骤:FA
一、ORB_SLAM2依赖项的安装 1 安装Pangolin，用于可视化和用户接口 1.1安装Pangolin所需的依赖库 sudo apt-get install libglew-dev libpython2.7-dev libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev 1.2下载Pangolin并编译安装 cd ~/catkin/src git clone https:/
文章目录1、安装相关工具2、安装Pangolin3、安装opencv4、安装Eigen35、安装ORB-SLAM26、运行SLAM实例7、遇到的问题8、参考文献 1、安装相关工具 ①更新apt sudo apt-get update ②安装git sudo apt-get install git ③安装cmake sudo apt-get install cmake ④安装gcc
对于视觉SLAM来说，目前主流的开源框架使用较贫的莫过于ORB-SLAM 接下来就从零开始搭建开发环境，在UBUNTU上运行ORB-SLAM需要一些支持包： 1、git sudo apt-get install git 2、cmake sudo apt-get install cmake 3、Pangolin sudo apt-get install libglew-dev libpython
这篇博客接着上一篇博客中的内容继续，我们在前面完成了位姿估计器的修改，也就是用ORB-SLAM提供的ROS节点实现了在线运行。回顾一下我们的目标是把建图系统分为了三个节点，驱动节点主要是负责接收传感器的数据，位姿估计节点（我们使用的是ORB-SLAM）接收驱动节点的数据并输出相机的位
SIFT,SURF,ORB,FAST,BRISK 特征提取算法比较 原文：http://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46594369 图像处理的基础就是要进行特征点的提取，feature(interest points) detect 的方法也在不断的进步，边检测，角点检测，直线检测，圆检测，SIFT特征点检测，同时描述符也在发展，为
1.what(): Pangolin X11: Unable to retrieve framebuffer options Aborted (core d 注释掉Pangolin/src/display/device/display_x11.cpp 2.ORB_SLAM2/src/System.cc:315:20: error: ‘usleep’ was not declared in this scope usleep(5000); 找到对应的System.cc加入
