pangolin 的使用（orb_slam 可视化）

orb-slam2学习总结谢大旭 SLAM实践分享 c++
目录视觉SLAM1、地图初始化2、ORB_SLAM地图初始化流程3、ORB特征提取及匹配1、对极几何2、对极约束（epipolarconstraint）3、基础矩阵F、本质矩阵E5、单目尺度不确定性6、单应矩阵（HomographyMatrix）6.1什么是单应矩阵6.2H矩阵求解7.1基础要点7.2从E矩阵中恢复R、t7.3从H矩阵中恢复R、t7.4R、t值验证7、三角化7.1什么是三角化7.2
ORB-SLAM安装过程遇到问题记录整理 Gene_2022 ubuntu orb-slam
一、ORB-SLAM21.c++error:‘decay_t’isnotamemberof‘std’如下图所示：解决方法：修改ORB_SLAM的CMAKELIST.txt文件，将set(CMAKE_CXX_FLAGS"${CMAKE_CXX_FLAGS}-std=c++11")修改为set(CMAKE_CXX_STANDARD14)2./usr/bin/ld:找不到-lEigen3::EigenE
ORB_SLAM之localmapping线程 weixin_42296780 ORB_SLAM ORB_SLAM
tracking线程只是判断当前帧是否需要加入关键帧，并没有真的加入地图，因为tracking线程的功能是局部定位，而处理地图中的关键帧、地图点如何加入，如何删除的工作是在localmapping线程完成。认清几个锁与布尔参数线程的通信与相互影响在ORB比较复杂，需要好好缕清思路。mbStopRequested,由RequestStop函数设定，主要是在回环线程里，在运行全局优化时，以及检测后，调
ubuntu20.04+ROS noetic在线运行单USB双目ORB_SLAM Julyers SLAM slam opencv
双目摄像头主要有以下几种，各有优缺点。1.单USB插口，左右图像单独输出2.双USB插口，左右图像单独输出（可能存在同步性问题）3.双USB插口，左右图像合成输出4.单USB插口，左右图像合成输出官方版本的ORBSLAM2编译运行参考之前记录的博客虽然在ubuntu22.04上编译和运行的，但我后来在ubuntu20.04上编译和运行，报错也都差不多，主要是OpenCV的版本问题，由于需要使用RO
【ORB_SLAM】Ubuntu20.04 配置ORB_SLAM3 Q小鑫 SLAM学习人工智能自动驾驶
本文主要记录基于Ubuntu20.04环境下，对普通的ORB_SLAM3和稠密版本的ORB_SLAM3进行环境的配置。一、配置ORB_SLAM31.安装ROS开发环境这里采用鱼香ros的一键安装，感谢小鱼的一键安装。wgethttp://fishros.com/install-Ofishros&&.fishros2.安装PangolinPangolin：链接:https://pan.baidu.c
ORB_SLAM3 TrackWithMotionModel 火柴的初心 ORB_SLAM3_源码解析人工智能 SLAM 机器人
TrackWithMotionModel1.更新上一帧位姿Tracking::UpdateLastFrame()的主要作用是更新上一帧的位姿和添加一些临时的地图点，为什么要更新上一帧的位姿，主要是在ORB_SLAM中优化的是参考关键帧的位姿，对于普通帧，虽然在开始设置了位姿，但是没有参与优化，因此在下一次跟踪时，需要用优化后的参考关键帧的位姿更新上一帧的位姿//Updateposeaccordin
g2o 学习笔记一梅夫人 SLAM 学习算法机器学习
g2og2o是ORB_SLAM用到的后端优化库，这里我尝试将自己的学习过程记录下来。以便自己日后复习，查漏补缺。如果有不正确的地方，请各位指正。图优化这个还好，我研究生阶段做的有点相关，例如社交网络的两个人，他们存在好友关系，那么两个人就是顶点，好友关系这个约束就是边。我以前做的隐特征分析模型，用的是张量和矩阵对图网络进行建模，然后用的全梯度下降和其他东西做分解的。而g2o也是要建模为矩阵，然后进
双目视觉（七）稀疏双目匹配火柴的初心双目视觉 ORB_SLAM3_源码解析计算机视觉人工智能算法 SLAM
系列文章双目视觉（一）双目视觉系统双目视觉（二）双目匹配的困难和评判标准双目视觉（三）立体匹配算法双目视觉（四）匹配代价双目视觉（五）立体匹配算法之动态规划全局匹配双目视觉（六）U-V视差双目视觉（七）稀疏双目匹配【项目实战】利用Ｕ-V视差进行地面检测【项目实践】U-V视差路面检测之动态规划这里介绍ORB_SLAM算法中的双目匹配算法双目匹配在ORB_SLAM采用粗匹配和精匹配结合的方式来实现双目
用自己的相机和IMU运行测试ORB_SLMA3 东街听落雨传感器 SLAM
目录关于ORB_SLAM的一些资料链接ORB_SLAM3的ORB_SLAM2的通用的注意事项1、ZED图像输出帧率配置问题记录单目VI模式初始化后立即跟踪丢失问题运行融合IMU模式实例：D435i跑ORB_SLAM3参考D435i产品介绍安装d435驱动1、安装SDK（可选）2、安装ROS驱动运行d435一起跑起来问题记录1、能够检测到设备，但节点启动失败关于ORB_SLAM的一些资料链接ORB_
ORB_SLAM2在ros仿真环境中运行英雄小摔哥 ros slam
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addimage在image下的topic处就能发现传感器名称。。
关于安装ceres时报错‘exclusive_scan‘ is not a member of ‘std‘的问题解决虎年喵飞飞 slam c++
最近在跑orb_slam，在安装ceres时碰到了error没有解决。先说结论，把gcc和g++升级到11版本即可。make-j16报错如下：'exclusive_scan'isnotamemberof'std'上ceres的githubissue和StackOverflow上搜，了解到这个exclusive_scan是c++17的新算法。那么该如何解决呢，首先想到在cmakelist.txt里加
轮式里程计+视觉紧耦合方案妄想出头的工业炼药师 VSLAM 多传感器融合计算机视觉人工智能自动驾驶
基于ORB_SLAM：GitHub-izhengfan/se2lam:(ICRA2019)Visual-OdometricOn-SE(2)LocalizationandMapping基于VINS：GitHub-TouchDeeper/VIW-Fusion:Visual-inertial-wheelfusionodometry,betterperformanceinsceneswithdrastic
[编译]ORB_SLAM的ROS编译火柴的初心环境配置
问题：１．ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'rospkg'问题分析：在网上搜了很多资料，有两种：１)pipinstallrospkg但是提示python2.7不在维护信息,然后重新编译没成功２）可能是由于ros和python3冲突导致的，需要切换python版本〜/.bashrc添加环境变量：exportPYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/li
ORB-SLAM2+ROS配置编译过程 jerry冲 ubuntu slam 系统安装
前言之前笔记本装的win10加ubuntu18.04双系统，然而ubuntu自动升级到了20.04，而我之前在18.04配置的ORB_SLAM2使用的是opencv3.4.10，20.04下安装ROS只能装ROSnoetic,但是ROSnoetic只兼容opencv4.2,而如果升级opencv那orbslam2又要针对opencv4.2修改才能编译通过，ubuntu20.04修改ORB_SLAM
编译ORB_SLAM3 遇到的小坑总结 qq_45807929 自动驾驶
ORB_SLAM3与ORB_SLAM2的安装相同先请阅读此文章orb_slam安装中的坑，missionplanner多机仿真_Chasing的博客-CSDN博客1.mz/catkin_ws/src/ORB_SLAM3/src/LocalMapping.cc:628:49:error:nomatchfor‘operator/’(operandtypesare‘cv::Matx’and‘float’
Ubuntu18.04+树莓派+ORB_SLAM2部署踩坑总结 Lucifer_0102 ubuntu linux slam
ORB_SLAM2在树莓派4B（4g运存，16gSD卡）在搭建ORB_SLAM2环境之前先给pi安装ubuntu18.04系统，这里树莓派使用的raspbian系统适用于树莓派开发环境，但orb_slam主流部署环境都在ubuntu上（raspbian和ubuntu都是在debian基础上的开发）。由于之前的ros开发和xtdrone仿真都在ubuntu18.04中运行，故使用此系统。在ubunt
PL-SLAM论文翻译红色深海三维GIS算法论文记录 SLAM 论文翻译技术传播
声明：该翻译不是我的工作，来自乔志健https://github.com/qiaozhijian/PL_SLAM写在这里，感谢该作者。这个论文说了啥呢？就是说原来做ORB_SLAM一般都是采用特征点作为连续位姿变换的依据，PL_SLAM增加了线特征，这样就在特征点少而有线特征的环境中具有了一定的稳健性!那个“鲁棒性”就是稳健性！在稀疏地图构建上也有了一些线特征。整体上这个论文工作很有意义，比单纯的
2021.11.19 ORB_SLAM学习 SEAL0107 ORB_SLAM 自动驾驶
《基于ORB-SLAM的特征匹配与建图方法研究》基础知识提取视觉里程计视觉里程计的作用是根据相机捕捉的连续图像实时估计相机自身的运动。而视觉SLAM方法就是结合了视觉里程计的SLAM方法。根据视觉里程计如何利用图像信息，可以将其分为特征点法和直接法，特征点法的视觉里程计通过从图像中提取点、线、面等特征然后进行匹配来估计相机位姿；直接法的视觉里程计避免了特征提取和描述子计算，可以直接根据图像的像素亮
ORB-SLAM3笔记（编译、踩坑、论文、看代码）菜饭骨头汤无锡总代理（销售王子臧）计算机视觉 opencv 视觉检测 ubuntu 目标检测 1024程序员节
目前基于orb_slam想做的方向提升动态建图精度（中个二区趴秋梨膏√东西MAP就是上不去KITTI有几个groundtruth官网下架了找不到而且红外相机退化环境下的点线融合数据集https://sites.google.com/view/rpmsthereo/导航思路1融合二维激光雷达视觉点投影或切面导航思路2稠密建图导航____________________________________
ORB_SLAM编译流程及相关报错处理鞠杉 SLAM ubuntu opencv 计算机视觉
ORB_SLAM编译流程及相关报错处理写在前面准备工作1.虚拟机及ROS准备(未使用虚拟机的可跳过此步)2.ORB_SLAM所需环境准备3.安装1.源码下载2.添加环境变量3.编译g2o和DBoW2库4.编译ORB_SLAM编译ORB_SLAM报错处理1.缺少opencv22.缺少头文件3.Eigen3库的bug4.undefinedreferencetosymbol'_ZN5boost6syst
ORB_SLAM2 代码分析及介绍（视觉VO及重定位，Tracking）第一部分右边是我女神智能机器人 SLAM
文章目录什么是SLAM？前端：视觉里程计（VisualOdometry）后端：非线性优化（Optimization）回环检测（LoopClosing）ORB_SLAM系列概述ORB_SLAMORB_SLAM2结合ORB_SLAM2的代码进行分析主要文件介绍跑通ORB_SLAM2紧跟TrackMonocular什么是ORB特征提取特征提取oFastFast特征oFAST特征描述方法BRIEF特征描述
ORB_SLAM1/2/3 系列区别详解一大块肉松 slam 自动驾驶计算机视觉人工智能
一、区别ORB_SLAM：只针对的是单目SLAM系统ORB_SLAM2：可以用于单目、双目、RGB_D相机。（并且作者公开的源码中包含ROS版本，可以实时跑自己的数据）ORB_SLAM3：在2的基础上，还可以用于鱼眼相机；增加了视觉+imu的系统（VIO）。二、详情1.ORB_SLAMORB_SLAM：aVersatileandAccurateMonocularSLAMSystem(ORB_SLA
ORB-SLAM 1/2/3 系列区别 FAM-VIVE 视觉SLAM 算法
转自：https://blog.csdn.net/weixin_51547017/article/details/122079623一、区别ORB_SLAM：只针对的是单目SLAM系统ORB_SLAM2：可以用于单目、双目、RGB_D相机。（并且作者公开的源码中包含ROS版本，可以实时跑自己的数据）ORB_SLAM3：在2的基础上，还可以用于鱼眼相机；增加了视觉+imu的系统（VIO）二、详情1.
Ubuntu20.04配置ORBSLAM2并运行（保姆级教程） 9527风先生视觉SLAM c++计算机视觉算法视觉检测
1、引言首先欢迎大家来到我的博客，因为自己在这个ORB_SLAM2的环境配置上走了太多的坑，为了让研友不再入坑，决定来个保姆级教程，哈哈哈。2、库安装大家如果之前安装过库，且ORB_SLAM编译失败了的，请将库残留卸载干净！（没安装过的除外），下面请大家按照我的步骤来。Step1：安装cmake，gcc，g++，git，已经安装的忽略。打开终端，输入如下。sudoapt-getupdatesudo
ORB-SLAM2源码阅读(2) 合工大机器人实验室 SLAM SLAM ORB-SLAM
ORB-SLAM2源码阅读(2)LocalMapping线程我们是以mono_tim.cc示例程序为例的，在该例中首先需要构建ORB-SLAM系统//CreateSLAMsystem.Itinitializesallsystemthreadsandgetsreadytoprocessframes.//构建SLAM系统，调用有参构造函数，传入参数为：ORB字典，参数配置文件，相机类型ORB_SLAM
跟六哥学习ORB-SLAM2作业（二）下走走走走走走你 SLAM基础 #跟六哥学习SLAM 计算机视觉
目录5、(问答题)ORB_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1种以上其他可以实现均匀化的方法？6、(问答题)题目：单目相机SLAM是视觉SLAM所需最小的配置，应用非常广泛，而其中单目初始化尤其重要。这里我们自己实现了一个单目相机初始化流程，包括：提取特征点，特征匹配和筛选，位姿估计，三角化。代码框架已经写好了，推荐环境：ubuntu18.04,OpenCV3.4.6。5
ORB_slam 利用opencv提取特征点与匹配 _Leveon SLAM
步骤：1、imread（）读取图片；2、特征点检测器：检测每个图片的OrientedFAST角点detector->detect()；3、根据各图片角点位置计算BRIEF描述子descriptor->compute(img_1,keypoints_1,descriptors_1)；4、计算两幅图像的Hamming距离matcher->match(descriptors_1,descriptors_
CL关于ORB_SLAM的那些事（KeyFrame） EyeToTheWorld ORB_SLAM
KeyFrame部分的学习总结上一次阅读MapPoint的代码时，很多函数里涉及到关键帧部分的一些函数，所以今天我们来看一下KeyFrame部分的代码。老规矩，先从头文件看起KeyFrame头文件中包含了昨天我们看到MapPoint、词袋向量、特征向量、ORBVocabulary、ORBextractor、Frame和KeyFrameDatabase的头文件，从这些包含的头文件来看，这个类还是很重
CL关于ORB_SLAM的那些事（Frame） EyeToTheWorld ORB_SLAM
Frame部分的学习Frame中主要包括了不同传感器下的帧构造函数、提取ORB特征、计算词袋、设置传感器的姿态、更新位姿矩阵、获取传感器的中心、获取旋转矩阵的逆矩阵、判断地图点是否再被观测用于跟踪、计算关键点是否越过了栅格、获取关键点所在的区域、计算双目传感器的匹配、从深度图中计算得到右图的像素点位置、将关键点重投影到三维世界坐标系、获取去畸变的关键点、计算去畸变图像的边界、将特征点分配到某一个栅
Azure-Kinect-DK跑通ORB_SLAM2 CptM Azure-Kinect-DK orbslam2 ROS
安装好Azure-Kinect的ROS版本，方法可参考：https://blog.csdn.net/u010497704/article/details/102583779安装好ORB_SLAM的ROS版本。下面，介绍如何使用Azure-Kinect-DK实时跑ORB_SLAM：1.更改一下driver.launch里发布的image类型，默认值图像太大，帧速太慢打开/Azure_Kinect_R
java类加载顺序 3213213333332132 java
package com.demo; /** * @Description 类加载顺序 * @author FuJianyong * 2015-2-6上午11:21:37 */ public class ClassLoaderSequence { String s1 = "成员属性"; static String s2 = "
Hibernate与mybitas的比较 BlueSkator sql Hibernate 框架 ibatis orm
第一章 Hibernate与MyBatis Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。 MyBatis 参考资料官网：http:
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Java新手入门的30个基本概念一 aijuans java java 入门新手
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数据库对象的视图和索引百合不是茶索引 oeacle数据库视图
视图视图是从一个表或视图导出的表，也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表，数据库不对视图所对应的数据进行实际存储，只存储视图的定义，对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图为什么oracle需要视图; &
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怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。数据库首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限扩展 CWebUser 类在配置文件(一般为 protecte
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作者:罗伯特*费罗斯特黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处. 但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹. 那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
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