Ubuntu14.04(indigo)实现RGBDSLAMv2(数据集和实时Kinect v2) 一.在.bag数据集上跑RGBDSLAMv2 RGBDSLAMv2指的是Felix Endres大神在2014年发表论文,实现的基于RGB-D 摄像头的SLAM系统,用于创建三维点云或者八叉树地图. 安装步骤重点参考原gitbub网址:https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2 说明本人台式机硬件配置: Intel(R)Core(TM)i5-6500 CPU

1.在github上下载代码png_to_klg git clone https://github.com/HTLife/png_to_klg 2.将png_to_klg目录下的associate.py文件复制到TUM数据集目录下,在此目录下运行: ./associate.py depth.txt rgb.txt > associations.txt 3.进入png_to_klg目录下运行:(../../freiburg2/rgbd_dataset_freiburg2_rpy为数据集目录,../

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试 徐大徐 2018.02.06 17:04 字数 1838 阅读 2167评论 0喜欢 2 近段时间一直在学习高翔博士的<视觉SLAM十四讲>,学了以后发现自己欠缺的东西实在太多,好多都需要深入系统的学习.ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案,提供了单目,双目和RGB-D三种接口.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实

# 在学习视觉slam过程中,需要对数据集合进行预处理和对slam或者跟踪结果进行评价,TUM提供一组这样的工具,为了自己以后方便查找,于是把它记录下来 一.RGBD_Benchmark工具下载链接:Download here 下载链接下有如下python脚本,可供使用        1.  add_pointclouds_to_bagfile.py        2. associate.py        3. evaluate_ate.py       4. evaluate_rpe.py

本节目标 我们要实现一个基本的文件IO,用于读取TUM数据集中的图像.顺带的,还要做一个参数文件的读取. 设计参数文件读取的类:ParameterReader 首先,我们来做一个参数读取的类.该类读取一个记录各种参数文本文件,例如数据集所在目录等.程序其他部分要用到参数时,可以从此类获得.这样,以后调参数时只需调整参数文件,而不用重新编译整个程序,可以节省调试时间. 这种事情有点像在造轮子.但是既然咱们自己做slam本身就是在造轮子,那就索性造个痛快吧! 参数文件一般是用yaml或xml来写的.

小萝卜:师兄!过年啦!是不是很无聊啊!普通人的生活就是赚钱花钱,实在是很没意思啊! 师兄:是啊…… 小萝卜:他们都不懂搞科研和码代码的乐趣呀! 师兄:可不是嘛…… 小萝卜:所以今年过年,我们再做一个SLAM吧!之前写的那个太烂了啦,我都不好意思说是我做的了! 师兄:嗯那可真是对不住你啊…… 小萝卜:没事!你再写一个好一点的,我就原谅你了!写完再请我吃饭吧! 师兄:啊,好的…… 小萝卜:师兄你别这么没精神啊!加油咯! 前言 在经过了一番激烈的思想斗争之后呢,师兄厌倦了年假的无聊生活,开始写<一起做

问题描述: 今天想学习一下TUM数据集RGBD-Benchmark工具的使用,利用python进行相关操作时,缺少一个第三方模块,于是打算用pip进行安装,便出现如下图所示的问题. 解决办法: 执行如下语句: sudo python -m pip install --upgrade pip 温馨提示: 过程中可能会出出现失败的情况,反复多试几次就好了 成功截图:

工具类: ros框架 linux系列教程     vim Eigen     Eigen快速入门 Pangolin  Pangolin安装与使用 数据集: TUM         数据格式 提供python写的工具,参考  TUM数据集测评工具的使用 除此之外提供online测试 合并深度图和rgb: python associate.py rgb.txt depth.txt > associations.txt #如果没有最后那个选项会把结果直接打印到控制台 对齐输出轨迹,并计算误差: pyt

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

ORB_SLAM2源码: 获得旋转矩阵,来自这里:http://www.cnblogs.com/shang-slam/p/6406584.html 关于Covisibility图来自:http://blog.csdn.net/zhaojun1204/article/details/53002752 1.Covisibility Graph是一个无向有权图(graph),这个概念最早来自2010的文章[Closing Loops Without Places].简单来说,每个node就是关键帧,e

Before 近期在调研关于RGBD在室内移动机器人下的语义导航的研究.目前帝国理工的Andrew Davison在这边有两个团队在研究,分别是Fusion++ 和 这篇 MaskFusion.这篇是我阅读文章时的笔记,整理一下发上来和大家一起分享.文章末尾有关于到移动机器人应用rgbd语义slam的一些小想法,有想法欢迎在评论区一起探讨. 这篇文章在上传到axiv的时候即被Fusion++引用,并被其做了一些苍白的比较:"虽然其能支持动态环境,但该文章并没有完成精细的物体重建,未来二者融合会是

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

一.完善常用概念和细节 1.神经元模型: 之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x,用数学表达式即,但这样的结构不够完善. 完善的结构需要加上偏置,并加上激励函数.用数学公式表示为:.其中f为激励函数. 神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成的. 2.激活函数 引入非线性激活因素,提高模型的表达力. 常用的激活函数有: (1)relu函数,用 tf.nn.relu()表示 (2)sigmoid函数,用 tf.nn.sigmoid()表示 (3)tanh函数,用 tf.nn.tan

忙于图像处理和DCNN,很长时间不使用ROS,重新安装系统后,再次使用ORB-SLAM2(ROS)进行三维重建和实时追踪的演示. 参考以前的文章:ROS:ubuntu-Ros使用OrbSLAM ORB-SLAM2(ROS)的GitHub链接: raulmur的主页:https://github.com/raulmur/ ORB-SLAM2使用了RGB_D相机,可以在Kinect收集得到的数据集上进行演示. 转述一下ORB-SLAM2的教程 一.ORB-SLAM2 安装 Authors: Raul

自制TFRecord数据集,训练神经网络出现的一个问题,及解决办法.   错误现象: 数据训练完成后,测试数据集正确率时,运行mnist_test.py文件,出现错误代码 问题分析:显示需测试数据10000,现有数据0,推测可能是mnist.generateds生成的数据有问题. 回头进入data文件夹,查看生成的tfrecord,结果发现与同学正常运行产生的文件一致. 生成数据没问题,则可能出错点在读取数据上,查看read_tfRecord()模块. 发现label单词误拼为lable,问题解

转载请注明出处,谢谢 原创作者:MingruiYU 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12286752.html ORB-SLAM2作为目前应用最广泛的视觉SLAM系统,其经典和重要程度毋庸置疑.ORB-SLAM2的github文档中,提供了详尽的ORB-SLAM2配置教程,上手应该是比较容易的.本文将跟随其github文档中的配置教程,对ORB-SLAM2系统进行安装和测试. 本文要点包括: ORB-SLAM2的初次配置安装(包括相关依赖) OR

当下SLAM方案的总体介绍 http://wwwbuild.net/roboteasy/908066.html slam基础知识 https://www.zhihu.com/question/35186064 牛津视觉几何研究组:This page is focused on the problem of detecting affine invariant features in arbitrary images and on the performance evaluation of reg

一.贡献 (1)提出一种针对RGB-D的新的运动分割算法 (2)运动分割采用矢量量化深度图像 (3)数据集测试,并建立RGB-D SLAM系统 二.Related work [1]R.K. Namdev, A. Kundu, K.M. Krishna, C. Jawahar, Motion segmentation of multiple objects from a freely moving monocular camera, in: Robotics and Automation(ICRA

转载地址:https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/72942209 1 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 发布时间:2016年11月13日 22:09:30    浏览数:5380次    来自:微信 该算法以单目为主,但同样适用于双目和RGB-D摄像头.ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四

论文摘取 (这部分看的是泡泡机器人的翻译) 基于特征点.单目.完全自动初始化,基于PTAM框架. 相关工作 A.位置识别(大概是用于回环检测) bags of words FAB-map DBOW2 covisibility 信息返回多个假设 B.地图初始化 单目SLAM需要初始化,两种方法:Mono-slam和LSD-slam(逆深度参数) 本文采用基于模型的初始化方法 平面场景:单应性矩阵 非平面场景:基础矩阵 C.单目SLAM 最初:每一帧采用滤波器联合地图特征和相机位姿:处理连续帧图像上