1. 初始化 当获取第一帧图像与深度图后,首先设置第一帧位姿为4*4单位矩阵,然后为整个map添加关键帧与地图点.且更新地图点与关键帧的联系,例如地图点被哪个关键帧观测到,而此关键帧又包含哪些地图点.而且不得不为ORB的处理细节感动,每个地图点因为对应着不同关键帧的特征点,需要择优选取地图点最合适的描述子,pNewMP->ComputeDistinctiveDescriptors().然后为localmapping线程添加关键帧,以及其他一些准备工作. 2. 正常定位建图模式 后续的定位工作,主

本文要点: ORB-SLAM2 Tracking 线程 论文内容介绍 ORB-SLAM2 Tracking 线程 代码结构介绍 写在前面 上一篇文章中我们已经对 ORB-SLAM2 系统有了一个概览性的了解.通过我绘制的详细的思维导图形式的程序导图,我们也可以很清晰地看出各个线程之间的关系,以及它们是如何和论文中的 System Overview 图对应上的. 依旧祭出该图,方便查看: 也再次献上我绘制的程序导图全图:ORB-SLAM2 程序导图 从这篇文章开始,我们将会进入 ORB-SLAM2

servlet 如何处理多请求访问以及线程讲解 场景:js循环500次请求同一个后台接口,接口内部逻辑:1.查询商品数量,2.扣减商品数量 ,那么该接口是否需要考虑多线程并发安全问题? 分析: 1.先了解tomcat容器处理多个请求的过程,详见 https://www.cnblogs.com/GtShare/p/8033637.html 说明多个请求访问同一个接口会是多线程行为,那么接口内部的共享数据会存在数据被共同访问的情况,存在安全性. 2.解决多线程数据共享访问的安全性 分多种情况: 1)

初始化完成后,对于相机获取当前图像mCurrentFrame,通过跟踪匹配上一帧mLastFrame特征点的方式,可以获取一个相机位姿的初始值:为了兼顾计算量和跟踪鲁棒性,处理了三种模型: 1. TrackWithMotionModel 2. TrackReferenceKeyFrame 3. Relocalization 这三种跟踪模型都是为了获取相机位姿一个粗略的初值,后面会通过跟踪局部地图TrackLocalMap对位姿进行BundleAdjustment(捆集调整),进一步优化位姿. 优

ORB视觉里程计主体在tracking线程中

1. 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. 1.1 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,调整Loop时,localMapping需要暂停. 1.2 mbStopped:由stop()函数设定.mbNotStop: 由SetNotStop()设定. 这两个真是把人搞得头大.在Tracking线程,如果mapping线程被要求暂停,也就是mpLocalMapper->isStop

tracking线程 Tracking线程的主要工作是从图像中提取ORB特征,根据上一帧进行姿态估计或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新的关键帧,将这些关键帧送给localmapping线程 1. 基本流程 首先从主线程system中的GrabImageMonocular()函数开始,进行图像的预处理和Frame的构造,Frame构造完成后真正进入Tracking. ↓↓↓主要看下面这张图↓↓↓↑↑↑主要看上面这张图↑↑↑ 2. 各部分详解

threading模块是Python里面常用的线程模块,多线程处理任务对于提升效率非常重要,先说一下线程和进程的各种区别,如图 概括起来就是 IO密集型(不用CPU) 多线程计算密集型(用CPU) 多进程使用线程和进程的目的都是为了提升效率(1)单进程单线程,主进程.主线程(2)自定义线程: 主进程 主线程 子线程 2.threading模块可以创建多个线程,不过由于GIL锁的存在,Python在多线程里面其实是快速切换,下面代码是创建线程的简单体验 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1

原文:https://www.cnblogs.com/chengd/articles/7770898.html https://blog.csdn.net/sunhuaqiang1/article/details/70168015 https://yq.aliyun.com/articles/26041?spm=5176.10695662.1996646101.searchclickresult.5d947f68X55AxH------[python] 专题八.多线程编程之thread和thre

ORB SLAM2源码讲解(吴博) https://www.youtube.com/watch?v=2GVE7FTW7AU 泡泡机器人视频整理: http://space.bilibili.com/38737757#/video orb-slam的简单讲解-冯兵: https://www.bilibili.com/video/av7102994/ Direct方法的原理与实现 https://www.youtube.com/watch?v=hMyq7Hcr7RU ORB SLAM 2 源码详解

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12360913.html 本文要点: ORB-SLAM2 LocalMapping 线程 论文内容介绍 ORB-SLAM2 LocalMapping 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 线程和其中的单目初始化部分进行了介绍.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的 LocalMapping 线程进

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 LocalMapping 进行了介绍.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的 LoopClosing 线程

说明: 1.个人技术也不咋滴.也没在项目中写过线程,以下全是根据自己的理解写的.所以,仅供参考及希望指出不同的观点. 2.其实想把代码的github贴出来,但还是推荐在初学的您多亲自写一下,就没贴出来了. 一.基本说明 类.对象:...(不知道怎么说,只可意会不可言传>.<!):要明白哪些方法.变量是对象的,哪些是类的. 类锁.对象锁:对应类和对象.每个类有且仅有一个类锁,每个对象有且仅有一个对象锁. ex: Person p1 = new Person(); Person p2 = new

参考资料: DBow2的理解 单目跑TUM数据集的运行和函数调用过程 跑数据集不需要ros和相机标定,进入ORB_SLAM目录,执行以下命令: ./Examples/Monocluar/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml Examples/rgbd_dataset_freiburg1_xyz 需要等一会,加载ORB词袋,然后会尝试初始化,再过一会儿就可以看到运行效果了,最后的轨迹会输出到KeyFrameTraje

开源方案 传感器形式 地址链接 MonoSLAM 单目 https://github.com/hanmekim/SceneLib2  PTAM 单目  http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/ ORB-SLAM  单目为主 http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/ ORB-SLAM2 单目 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 LSD-SLAM 单目为主 http://vision.i

ORB-SLAM中除了第三方库,基本没有看到使用c++11的新特性(例如别的SLAM框架中常用的智能指针,拷贝控制,泛型算法等,基本没有使用动态内存,栈内存读取速度较快),因此非常适合初学,代码很清晰.静下心来一个月之内是肯定可以看完的,目前的想法是在看完ORB之后,对其中的典型算法再做一个总结-慢慢来 System.cc 系统入口文件 读取词典文件,摄像头信息,以及View线程是否现实 System(const string &strVocFile, const string &strS

http://geek.csdn.net/news/detail/202128 作者:高翔,张涛,刘毅,颜沁睿. 编者按:本文节选自图书<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>,系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,又包括计算机视觉的算法实现.此外,还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容. 当前的开源方案 本文将带着读者去看看现有的SLAM方案能做到怎样的程度.特别地,我们重点关注那些提供开源实现的方案.在SLAM研究领域

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向,中文译名为“同步定位与地图构建”,它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题.本次阅面科技资深研究员赵季也将从SLAM方向着手,为大家展现更深层次的技术干货. 赵季:阅面科技资深研究员.2012年获华中科技大学博士学位,2012年至2014年在CMU机器人研究所做博士后.曾在三星研究院从事深度相机.SLAM.人机交互方面的研究.目前专注于空间感知技术的研发

转载请注明出处,谢谢 原创作者:MingruiYU 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12347171.html *** 本文要点: ORB-SLAM2 简介 ORB-SLAM2 实体对象之间的关系 ORB-SLAM2 系统概览 (参考论文 + 代码) 以思维导图形式绘制的 ORB-SLAM2 程序导图 写在前面 最近准备开始做本科毕业设计,准备对 SLAM 系统中的回环检测模块下手.因为新冠疫情不知道什么时候才能返校,这次放假回家就带了个 mat

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12358458.html 本文要点: ORB-SLAM2 单目初始化部分 论文内容介绍 ORB-SLAM2 单目初始化部分 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 线程做了介绍,但是当时我们跳过了 Tracking 线程中一个很重要的部分 -- 单目初始化.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的单目初始化