orbslam原理,nacos原理

orbslam原理,nacos原理

ORB-SLAM利用三个线程分别进行追踪、地图构建和闭环检测。一、追踪ORB特征提取初始姿态估计(速度估计) 姿态优化(Track local map,利用邻近的地图点寻找更多的特征匹配，优化姿态)ORB-SLAM2的主要算法包括：ORB特征点提取和描述符匹配、初始化、位姿估计、地图构建、图优化和闭环检测等。ORB-SLAM2的ORB特征点提取和描述符匹配采用了FAST角点检测和ORB描述符生

ORB_SLAM中定义的pattern //下面就是预先定义好的随机点集，256是指可以提取出256位的描述子信息，每个位由一对点比较得来；4=2*2,前面的2是需要两个点(一对点)进行比较，后面的2是一个ORBSlam2中的闭环检测和后端优化LoopClosing LoopClosing在现在的Slam系统中是非常重要的一个部分，VO总是会有累计误差，而LoopClosing通过检测是否曾经来过此处，进行后端优化，可以将这个累计误差缩

ORB-SLAM1只能针对单目相机数据进行处理；ORB-SLAM 2 增加了对于双目和RGB-D相机的处理，在回环检测模块增加了Full Global BA的处理；ORB-SLAM 3则增加了对于IMU融合的支持，兼容鱼眼ORBSLAM3的工作原理可以概括为三个主要步骤：特征提取与匹配、姿态估计和地图更新。ORBSLAM3从输入的图像序列中提取特征点。它使用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)描述

ˇ△ˇ 基本原理如下，已知一组匹配点分别在两幅图像中的二维坐标，利用叉乘为0可以代表共线的几何属性和帧间位姿，构建一个AX=0的方程，其中X是大小4x1向量，是该匹配点这是我们跑ORB-SLAM2 的效果：更多SLAM 学习资源在这里：附专业名词解释Bag-of-words:词袋算法，它是主要用来判断同一个地点是不是被重新访问过，它的算式在

原理分析ORB-SLAM2是一种基于单目、双目和RGB-D相机的实时视觉SLAM系统，用于在无GPS信号或有限的传感器信息情况下，构建三维地图并定位相机的位置和姿态。ORB-Sorb-slam基于研究了很久的特征点，使用dbow2库进行回环检测，具备重新定位能力，使用g2o作为global和local