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
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
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
这里写目录标题 tracking线程1. 基本流程2. 各部分详解Tracking构造函数入口——GrabImageMonocular()Tracking的“主函数”——Track()单目相机初始化——MonocularInitialization()2.1 位姿跟踪恒速运动模型——TrackWithMotionModel()跟踪参考关键帧——TrackReferenceK
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
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
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
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
转载请注明出处，谢谢 原创作者：Mingrui 原创链接：https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12369339.html 本文要点： ORB-SLAM2 LoopClosing 线程 论文内容介绍 ORB-SLAM2 LoopClosing 线程 代码结构介绍 写在前面 之前的 ORB-SLAM2 系列文章中，我们已经对 Tracking 线程和 LocalMappin
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
安装librealsense 安装realsense-ros 安装ORB-SLAM2 运行ORB-SLAM2 启动realsense： roslaunch realsense2_camera rs_rgbd.launch 启动ORB-SLAM2： rosrun ORB_SLAM2 RGBD Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml
生成associations_my.txt文件 python associate.py rgb.txt depth.txt > associations_my.txt 运行 ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/jinrui/SLAM/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_desk
Ubuntu16.04（ROS-kinetic）编译测试ORB-SLAM2参考安装依赖项安装ROS kineticORB-SLAM2测试自己的USB摄像头 参考 https://blog.csdn.net/learning_tortosie/article/details/79881165 https://blog.csdn.net/lixujie666/article/details/80475451 安装依赖项 具体的依赖项安装
原文链接：https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/79687144 针对双目相机和RGB-D相机的ORB-SLAM2建立在单目ORB-SLAM的基础上，它的核心组件，如图2所示。 图2 ORB-SLAM2由三个平行的线程组成，跟踪，局部建图和回环检测。在一
目录 关于ORB-SLAM2 环境搭建 已有环境 创建环境 尝试运行 测试环境搭建是否成功 尝试数据集 成功运行双目数据集 下一步 关于ORB-SLAM2 机器人所研究SLAM的学长介绍，ORB-SLAM2是双目SLAM的很成熟的一个算法 由于项目需要双目摄像头测的距离来调节摄像头焦距，所以从双目视频
前言 orb_slam工程出了很长时间了，但是一直没有更新，这就导致他的一些代码并不适合一些高版本的依赖，比如opencv4.1等。本文主要解决编译orb_slam的过程中出现的一些问题，且如何将opencv的版本替换成opencv4.0以上的版本。 1.将opencv的版本替换成opencv4.0以上版本 修改ORB_SLA
说明：Ubuntu 16.04以及必要的基础软件安装完成之后进行； 1.OpenNI2安装（可选） 安装依赖项： sudo apt-get install -y g++ python libusb-1.0-0-dev freeglut3-dev doxygen graphviz sudo apt-get install libudev-dev 安装： sudo apt-get install libopenni2-dev 检查测试： pkg-confi
前面的准备： Ubuntu14.04安装 ROS 安装步骤和问题总结 Ubuntu14.04+ROS 启动本地摄像头 STEP1：第一个终端 roscore STEP2：第二个终端运行usb_cam roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch STEP3： rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/zc/Desktop/ORBvoc.txt /home/zc/Desktop/Asus.yaml 我
