1、用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取，特征匹配，提高特征点稳定性，提取点线面等不同层级的特征点。 深度估计 位姿估计 重定位 其他 2、在传统SLAM之上加入语义信息（毕设相关） 图像语义分割 语义地图构建 3、端到端的SLAM 机器人自主导航（深度强化学习）等 2
目录 一、创建ROS工作空间 二、下载ORB_SLAM2开源代码 三、添加环境变量 四、编译ORB_SLAM2 1.usleep配置 2.编译ORB_SLAM2 - build.sh 3.配置lib文件 4.编译ORB_SLAM2 - build_ros.sh 5.运行./build_ros.sh时出现的错误 错误1： 解决方法： 错误2： 解决方法： 一、创建ROS工作空间 声
ORB_SLAM2 路径添加到 ROS 环境(记得更新) 对ORB_SLAM2/Examples/ROS重新编译 修改ORB_SLAM2 的 Mono 节点 ./build_ros.sh编译 启动ros内核，运行ROS，发布数据消息 参考1 将Rosbag中的Compressed类型的图像转换成raw类型 rviz可视化
ORB_SLAM2及其他SLAM精度测评 测试工具：https://svncvpr.in.tum.de/cvpr-ros-pkg/trunk/rgbd_benchmark/rgbd_benchmark_tools/src/rgbd_benchmark_tools/ 下载associate.py ，evaluate_ate.py，evaluate_rpe.py等 官网：https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools
参考ORB-SLAM2和3官网 https://blog.csdn.net/hhhhpanda/article/details/85037463 出现如下错误： set(LIBS ${OpenCV_LIBS} ${EIGEN3_LIBS} ${Pangolin_LIBRARIES} ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/DBoW2/lib/libDBoW2.so ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thir
ORB SLAM2源码解读(一)：系统流程 ORB SLAM2源码解读(二)：MapPoint类 ORB SLAM2源码解读(三)：Frame类 ORB SLAM2源码解读(四)：KeyFrame类 ORB SLAM2源码解读(五)：KeyFrame DataBase类 ORB SLAM2源码解读(六)：Map类 ORB SLAM2源码解读(七)：Optimizer类 ORB SLAM2源码解读(八)：Initializ
本文目录 前言踩坑记录第1个坑第2个坑第3个坑第4个坑第5个坑第6个坑第7个坑 补充 前言 2021-11-18日从下午1点一直调试到下午5点半才算跑成功，美中不足的是在运行./build.sh后还会有一部分警告还是报错？不太懂，至少编译出来后按照demo的命令执行： ./Examples/RGB-D/rgbd_tum
如图，运行ORB-SLAM2或3时，报出了许多Pangolin的相关错误，主要原因是_serialize() 函数的原因，本人原先跑ORB并没有出现以上错误，并且从来没有更改过Pangolin库，因此在借助场外救援后得知： 本人更新了GCC 11版本后，在GCC11中有与Pangolin库重名的_serialize()函数，导致了相关
1、安装ORB-SLAM2 $ git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2 2、编译ORB-SLAM2 $ cd ORB_SLAM2 $ chmod +x build.sh $ ./build.sh 3、从http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下载序列并解压缩。本文下载的是TUM数据集，。 $ .
#参考资料 /****************************************************************** #小觅入门教程 https://www.ncnynl.com/archives/201910/3435.html #ORB词典路径 /home/wuchun/ORB_SLAM2/Examples/Monocular/ORBvoc.txt #相机参数文件 /home/wuchun/ORB_SLAM2/Examples/Mon
ORB-SLAM2源码解析 代码文件树 ├── build_ros.sh ├── build.sh ├── CMakeLists.txt ├── cmake_modules │ └── FindEigen3.cmake ├── Dependencies.md ├── #Examples# import!!!! │ ├── Monocular │ │ ├── EuRoC_TimeStamps │
在学习ORB_SLAM2之前先从OPENCV入手 OpenCV3】cv::Mat类成员函数详解 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像：数码相机、扫描仪、计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种。在每种情况下我们（人类）看到了什么是图像。但是，转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的
本质矩阵E，基础矩阵F，单应矩阵H，这几个矩阵之间是什么关系？单应矩阵（homograph matrix）自由度是多少？为什么？ 8基础矩阵（fundamental matrix）自由度是多少？为什么？ 7为什么本质矩阵的秩为2？请解释或者证明 自由度是6orb_slam中为什么要进行特征点的均匀化？有什么好处？请调研至少一种其他可以
1、依赖包安装 a、CMake: $ sudo apt-get install cmake b、Pangolin： $ git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git $ cd Pangolin $ mkdir build && cd build $ cmake … $ cmake --build . c、OpenCV： 1）依赖库： $ sudo apt-get install build-essential lib
1 硬件介绍 主机： –系统：ubuntu 18.04 –显卡：NVIDIA GeForce GT 1030 驱动版本：460.80 2 软件安装： 2.1 docker 参考：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc sudo apt-get update sudo apt-get in
算法可以正常运行，但是运行到一般突然屏幕变灰，终端显示下面的错误。 Framebuffer with requested attributes not available.Using available framebuffer. You may see visual artifacts. 参考ＯＲＢＳＬＡＭ运行时错误，先将ORB_SLAM2中CmakeLists中的-march=native，以及ORB_SLAM2/Thirdpart
用双目相机获取数据集来实现ORB-SLAM2的实例（针对刚接触slam的小白，详细版） 1.安装前要安装 vim 、 cmake 、 git 、 gcc 、 g++ sudo apt-get install vim cmake sudo apt-get install git sudo apt-get install gcc g++ 2.要成功安装Pangolin需要进行以下两个主要步骤 安装依
参考方法： 1.软链接 https://blog.csdn.net/weixin_44401286/article/details/102752767 rospack found package "ORB_SLAM2" at "/opt/ros/kinetic/share/ORB_SLAM2" 2.添路径 https://blog.csdn.net/weixin_45137708/article/details/105650078 rospack found pac
文章目录 前言具体实现步骤：1. 编译 usb_cam1. 创建catkin 工作空间：2.编译catkin 工作空间3.下载 usb_cam package4. 修改 usb_cam-test.launch5. 编译 usb_cam package6. 测试 usb_cam 是否能正常运行 2. 编译 ORB_SLAM21. 下载 ORB_SLAM22. 编译 ORB_SLAM23.编译ORB_SLAM2
TrackWithMotionModel函数 1、理论部分. 假设俩帧之间是匀速运动，根据这个条件来缩小匹配范围，加速匹配减少计算量。 2、代码部分 //带有运动模型的跟踪 bool Tracking::TrackWithMotionModel() { //匹配点大于90%的总数 ORBmatcher matcher(0.9,true); // Updat
目录 LocalMapping线程的主体部分——Run1. 处理新插入的关键帧——ProcessNewKeyFrame2. 剔除新加入的地图点中不好的点——MapPointCulling3. 利用三角化生成新的地图点——CreateNewMapPoints4. 融合当前关键帧和相邻两级共视关键帧之间的地图点——SearchInNeighbors5.
FindHomography void Initializer::FindHomography(vector<bool> &vbMatchesInliers, float &score, cv::Mat &H21) { // Number of putative matches const int N = mvMatches12.size(); // Normalize coordinates vector<cv::Point2f
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
