文章目录0总述参数设置1.构建图像金字塔，将每一层金字塔图像存入成员变量mvImagePyramid2.提取Fast特征点并使用OctTree进行均匀化分布2.1特征点提取2.2特征均匀化分布3.利用灰度质心法，计算旋转角度4.计算旋转后的BRIEF描述子4.1BRIEF描述子4.2rBRIEF0总述特征检测器实现函数：ORBextractor.cc->ORBextractor::operator

文章目录0总述1双目匹配1.1为左目每个特征点建立带状区域搜索表，限定搜索区域。（已提前极线校正）1.2对左目相机每个特征点，通过描述子在右目带状搜索区域找到匹配点1.3通过SAD滑窗得到匹配修正量bestincR1.4做抛物线拟合找谷底得到亚像素匹配deltaR2双目立体视觉匹配中的SAD滑窗算法2.1算法原理2.2算法基本流程0总述简单的说，ORB-SLAM中的双目匹配只对特征点进行操作，根据

近日在把ORB-SLAM3的代码从amd架构的设备部署到英伟达的jetsonxavier上，在编译第三方库DBoW2遇到一个问题/usr/bin/ld:cannotfind-lvtkxxx，要给xavier

文章目录0总述1.检测ORB特征，并为每个特征点计算BREIF描述子2.特征点去畸变`UndistortKeyPoints()`3.计算双目匹配(双目相机模式独有)4.为每个特征点注册网格信息0总述本篇对ORB-SLAM3

本机系统：Jetpack5.0.2Ubuntu20.04LTS注意事项：想要避坑，务必按照文中版本准备各种环境一、安装软件1.Pangolin0.5网址：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin安装命令：1#安装依赖2sudoaptinstalllibglew-dev3sudoaptinstallcmake4sudoaptinstalllibpytho

关于传感器这些标定也是初次接触，使用orb-slam3代码包。其中涉及一些传感器标定，这里就把我用的东西汇总一下。

1.数据格式转换TUM/EuRoC/Kitti数据集都有各自的格式，evo可以直接用命令相互转换。可参考SLAM精度测评——EVO_sunshine_guoqiang的博客-CSDN博客_slam精度1.1"把EuRoc的数据格式转化成TUM数据格式"evo_trajeurocdata.csv--save_as_tum将生成的KeyFrameNavStateTrajectory.txt文件，总共1

OpenCVversion:3.xEigenversion:3.xUbuntuversion:20.04rosversion:noeticpython-V:2.7.18python3-V:3.8.10build.sh正常编译，但build_ros.sh编译不通过，报错如下：[rosbuild]BuildingpackageORB_SLAM2[rosbuild]Errorfromsyntaxchec

参考【SLAM】运行ORB-SLAM2并使用evo工具评估TUM/KITTI/EuRoC单目数据集_Venistar的博客-CSDN博客_evo评估kitti1安装依赖项1.1Numpy安装命令如下，此处不安装，后面安装evo时会自动安装$sudoapt-getupdate$sudoapt-getinstallpython3-numpy1.2SciPy安装$sudoapt-getinstallpy

ORB-SLAM3学习第零章–研究综述第一章–非线性最小二乘法文章目录ORB-SLAM3学习前言一、非线性最小二乘法在V-SLAM算法中的应用和简单理解1.1在V-SLAM中的简单说明1.2最小二乘法的简单引入二

以下内容是按照ORB-SLAM2写的，如果是ORB-SLAM3的话只需更换ORB-SLAM2为ORB-SLAM3即可首先关于如何调用USB双目摄像头请先移步链接另外关于ORB-SLAM2的安装，可以先移步我的踩坑记录按照上面链接配置好后

其实ORB-SLAM3中有四种数据关联类型：短期、中期、长期、多地图

ORB系列文章目录前言：视觉学习笔记4——学习研究ORB-SLAM3文章目录ORB系列文章目录前言一、地图保存方法1（使用自带OSA保存）：方法2（保存为PCD文件）：二、地图调用1.修改PCD文件2.

一、ORB-SLAM3的整体流程如下图所示：相比于ORB-SLAM2，主要的改进在于：加入了单目+IMU模式和双目+IMU模式。增加了多地图管理，在跟丢时会新建一个地图，从而提高跟踪的鲁棒性。

ORB-SLAM3摘要ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单目，双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。

前言相关解析及参考：超详细解读ORB-SLAM3单目初始化（下篇）ORB_SLAM3和之前版本有什么不同？

最近ORB-SLAM3正式开源了，出品自西班牙萨拉戈萨大学的ORB-SLAM系列，一如既往的风格，一脉相传的味道。

文章目录一、ORB-SLAM3是什么？

2021SC@SDUSCMapPoint分析（1）MapPoint.h的分析（一）MapPoint.cc的分析一、MapPoint.h的分析（1）众所周知，由于ORN-SLAM3项目的综合性性，代码较多而且较为复杂，涉及很多方面。因为我选择选取几个点逐个击破。首先选择是与地图相关的MapPoint,这篇博客主要分析的MapPoint.h涉及的内容是地图点。因为这是选取的第一个部分，同时地图又是项目

2021SC@SDUSCMapPoint分析（3）MapPoint.h的分析MapPoint.cc的分析（一）上篇博客已经分析完了MapPoint.h,对MapPoint的工作有了大体上的了解，那么现在开始对MapPoint.cc的分析，在MapPoint.h中较为详细分析的部分这里就会简单带过。还记得头文件中有三个MapPoint构造函数，但参数不一样，从代码可以看出，前两个构造函数主要涉及的是

2021SC@SDUSCLoopClosing分析（2）这一篇博客依旧是LoopClosing的范畴，主要聚焦于分析NewDetectCommonRegions函数。由于代码相对较长，因此本篇博客都直接将分析以注释的形式写在代码中。NewDetectCommonRegions函数是用来进行闭环检测：成功检测到闭环时返回true；反之返回false。boolLoopClosing::NewDetec

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____________________________________

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达摘要ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单目，双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。

之前学习VINS和LIO-SAM的时候都是代码流，不是很重视看论文，现在有空学ORB-SLAM3了，这一次，先看一下论文。考虑到边上班边学，更新的会比较慢。

输入文件./Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc./Vocabulary/ORBvoc.txt./Examples/Monocular-Inertial/EuRoC.yaml存储相机/imu等初始化参数./Datasets/EuRoC/MH01./Examples/Monocular-Inertial/EuRoC_TimeStamps/MH

原文链接：VIO灭霸：ORB-SLAM3源码详解，震撼上线！ORB-SLAM3在室内外的表现看ORB-SLAM3疯狂绕圈，稳的很！甚至滑滑梯从黑管子中穿过！

一、典型的视觉SLAM系统一个典型的视觉SLAM系统主要包含数据处理、初始化、视觉里程计、地图维护、闭环检测等部分。1.1关键技术解析1.1.1初始化关键技术解析初始化：主要就是以第一帧图像为参考帧，对后续的视觉帧进行特征匹配、位姿求解（对极约束）、三角化完成3D地图点的生成。供后续pnp（3D-2D）求解。ORB初始化时并行计算单应矩阵和基础矩阵，根据模型得分自动选择选用何种模型进行求解。1）对

问题1：相机内外参数的获取在启动相机驱动后使用命令行查看rostopicecho-n1/stereo_publisher/left/camera_inforostopicecho-n1/stereo_publisher/right/camera_info-n1指消息只打印1次参数如下D:相机的畸变系数，在SLAM中一般用到前5位[k1,k2,p1,p2,k3]K:相机内参矩阵R：相机旋转矩阵P:相

之前有提过：一个完美的VIO，其实是一个既要又要还要且要的东西，非常的恶心：1.既要位姿准确(ORB-SLAM3,VINS-MONO)2.又要能够

Visual-InertialandMulti-MapSLAMCarlosCampos∗,RichardElvira∗,JuanJ.GómezRodr´ıguez,JoséM.M.MontielandJuanD.Tardós摘要本文介绍了ORB-SLAM3

系列文章目录ORB-SLAM3安装配置文章目录系列文章目录前言一、硬件选择二、ZEDSDK1、依赖与安装执行命令：安装时选项：验证测试：2、报错问题报错1：未安装PythonAPI报错2：找不到libturbojpeg.so

opencv版本冲突三种解决方案（***）ROS配置中cv_bridge（***）背景：使用自己安装在局部的3.4.9的OpenCV,重新编译cv_bridge，生成动态库，以便AstroCamera和ORB-SLAM3

最近在忙NX部署系统以及部署ORB-SLAM3，很久都没更新了第六章串串主要是由多个字符组成的有限序列，一般是以双引号来扩出（一些情况是单引号、java）。

目录Brief参考文献理论基础StepsVision-OnlyInertial-OnlyVision-InertialBAImplementation相关解读文章Brief参考文献ORB-SLAM3:AnAccurateOpen-SourceLibraryforVisual

此函数定义在inlude/Optimizer.h中，用于进行视觉+IMU的全局BA优化。除了关键帧Pose之外，还会优化重建地标点位置，以下简称为FIBA函数。定义voidstaticFullInertialBA(Map*pMap,intits,constboolbFixLocal=false,constunsignedlongnLoopKF=0,bool*pbStopFlag=NULL,bool

文章目录一、换源1.1通过软件更新1.2通过修改源文件二、安装三方库2.1安装必要的依赖项2.2安装Pangolin2.3安装OpenCV32.4安装Eigen3三、安装ORB-SLAM2四、安装ORB-SLAM34.1同时安装OpenCV44.2安装ORB-SALM3五、安装ROSnoetic六、ROS安装摄像头驱动七、ROS实时运行ORB-SLAM27.1相机标定7.2编译ORB_SLAM2R

主要参考了Ubuntu20.04配置ORB-SLAM3环境并运行_宁小健的博客-CSDN博客_orbslam3环境步骤如下：1、安装依赖1.1pangolin安装参考了下面博客，安装时我还安装了boost

这里写目录标题写在前面：一、准备工作：1.安装git2.安装vi编辑器3.安装c++编译器4.安装CMake-3.18.45.下载ORB-SLAM3源码二、安装各种依赖库1.Eigen3.3.4安装2.

根据前面两篇博客，我们已经会使用ROS启动usb摄像头节点了，并且ORB-SLAM3也安装了，下面我们利用usb单目摄像头实时跑一下#第一个窗口启动ROS服务roscore#第二个窗口启动usb摄像头节点

安装时间：2022.10.30环境：虚拟机；VMareWorkstation16Pro，内存16G.之后，笔者在Ubuntu18.04的机器上安装过，也能使用.注意orb-slam3的版本.版本说明：orb-slam3

简单起见在ubuntu20.04上推荐先安装ros，以及intel-full，熟悉的话可以自己编译安装所需的库，主要是OpenCV4，根据自己的机器提供优化选项。需要安装Pangolin。在编译之前按照GitHub的上的提示，运行script下的脚本文件，安装推荐的依赖，在cmake的时候会提示找不到Catch2,如果通过make的方式安装这个库，仍会提示无法找到，观察发现需要2.x版本，gitc

参考如下两篇文章：Ubuntu20.04——新系统从头安装ORB-SLAM3过程（2022年）_@曾记否的博客-CSDN博客ORB-SLAM3配置安装及运行---Ubuntu20.04（2021年）_1900

ZED2相机运行VINS-Fusion和ORB-SLAM31关于zed2标定2运行VINS-Fusion3运行ORB-SLAM31关于zed2标定我最开始被zed2的标定问题折磨了好久，用kalibr工具标定出来的结果始终不好，投影误差甚至达到了5-10个像素。后来我在github上发现有人问了这么一个问题：https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper

文章目录ROSros_mono_interial.ccFunction主函数imu抓取image抓取image与imu同步ORB_SLAM3::SystemFunction构造TrackMonocular单目跟踪TrackStereoTrackRGBDShutdown关闭SaveTrajectoryTUM按TUM保存轨迹其他数据的保存Tracking核心函数构造GrabImageMonocular

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1摘要本文介绍了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.

查看自己相机的可用的分辨率与频率2.配置rs_camera.launch（realsense-ros文件夹中）3.修改.yaml配置文件4.修改源文件（只修改订阅的相机话题即可）三、尾声总结Reference前言我之前刚编译成功ORB-SLAM3

目前我们已经搭建了完整的环境现在我们的目标是：利用zed2在ros平台上跑通ORB-SLAM3但是ORB-SLAM3中并没有提供zed2的配置文件，在ORB-SLAM3的官方github上ros的示例文件中没有相关的操作

Ubuntu16.04运行ORB-SLAM3跑通过程和效果目录Ubuntu16.04运行ORB-SLAM3跑通过程和效果前言一、准备工作二、编译1.clone到本地2.build三、运行1.下载数据集2

毕设要做ORB-SLAM3相关内容，对于我这种slam初学者来讲难度还是挺大的，总结实践中碰到的各种问题。

可以进行数据格式转化、曲线颜色配置、轨迹导出等多种功能，详细请参考evo在github上的wiki：https://github.com/MichaelGrupp/evo/wiki用python2调用ORB-SLAM3