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ORB-SLAM系列算法演进

ORB-SLAM算法是特征点法的代表,当前最新发展的ORB-SLAM3已经将相机模型抽象化,适用范围非常广,虽然ORB-SLAM在算法上的创新并不是很丰富,但是它在工程上的创新确实让人耳目一新,也能更好的为AR、机器人的算法实现落地。而且它的代码简明扼要,每个模块非常清晰,对初学者也十分友好,是入坑视觉SLAM的不二法门。下面将介绍ORB-SLAM系列算法演进。

文章目录

    • 一、PTAM算法
    • 二、ORB-SLAM算法
    • 三、ORB-SLAM2算法
    • 四、ORB-SLAM-VI算法
    • 五、ORB-SLAM-Altas算法
    • 六、ORB-SLAM3算法
    • 七、总结

一、PTAM算法

PTAM(Parallel Tracking and Mapping)并行的跟踪和建图,第一次将Tracking和Mapping分成两个独立线程。Tracking是去跟踪特征点,Mapping用来建图。PTAM是基于关键帧的算法,没有使用特征,直接对像素进行操作。PTAM算法的实时性和效果都会受制于算法的影响。

二、ORB-SLAM算法

ORB-SLAM算法。在PTAM基础上,提出基于特征点的单目SLAM算法。

ORB-SLAM算法基于特征点,通过ORB特征提取器,对图像特征进行提取,ORB是采用FAST和Brief。采用FAST抽取特征,第二步将特征进行描述,用特征符号去表达去抽取特征,让计算机去处理的话,需要对ORB特征进行表示,这个表示就是Brief。FAST能快速的做一个特征提取,Brief是一个0、1的二值表示,所以ORB算法就有一个快速提取特征的能力,非常适合实时的提取特征的算法。

ORB-SLAM算法是西班牙的一所大学所创作,他们团队一直在ORB-SLAM的基础上做了很多、很好地算法改进,ORB-SLAM做的越做越好,目前最新的ORB-SLAM算法是很受欢迎的,也是学习视觉SLAM很好地切入点。

三、ORB-SLAM2算法

ORB-SLAM2。ORB-SLAM2将ORB-SLAM从单目相机扩展到双目和RGB-D相机

四、ORB-SLAM-VI算法

ORB-SLAM-VI。在ORB-SLAM基础上,融合惯性测量单元IMU

五、ORB-SLAM-Altas算法

ORB-SLAM-Atlas。ORB-SLAM2基础上,实现多地图合并

六、ORB-SLAM3算法

ORB-SLAM3。支持视觉、视觉+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

七、总结

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