Orb_slam2_ros 具有ROS接口的ORB_SLAM2此存储库是ROS中的ORB-SLAM2的简单演示。 从SLAM生成的数据（例如相机姿态，关键帧轨迹和点云）将发布在ROS中。 在此根目录中独立编译Pangolin 运行build.sh来编译项目 运行启动文件 roslaunch orb_slam_ros orb_slam_stereo.launch用于启动立体声节点 roslaunch orb_slam_ros orb_slam_mono.launch用于启动单节点

orb算法matlab代码开放的心态 使用ORB-SLAM2和单反相机，一种非常便宜且便携的手势估计解决方案，适用于教育性3d绘画和其他用途。 作者：THE Hack 2019 Dream Blue Team开发人员：@ pityhero233 开发人员须知 由于ORBvocabulary超出了GitHub的最大文件大小，因此已将其从存储库中排除。 请从Vocabulary /文件夹中解压缩它，或从GitHub手动克隆它。 灵感 我们首先从Google听说过这个想法。 是Google Inc.的flipbrush项目，它使用HTC VIVE VR设置进行3D绘画。 它很棒而且很棒，但是超过900美元的成本几乎使它无法适应日常使用。 以前，我们具有制造自动驾驶汽车的经验，我们发现可以在这种情况下将几种用于汽车本地化的算法应用于这种情况，因此我们尝试使用廉价的相机来构建自己的TiltBrush版本。 它能做什么 这是一个概念验证的演示，具有两个不同的后端，使用户能够以毫米级别的精度在不受限制的空间中绘画作品。 我是如何建造的 首先，通过分析GoPro运动相机的开源android客户端，我们

MVision机器视觉机器视觉 感谢支持 无人驾驶的各个方面知识 1. 感知（Perception）： 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业，有一套通用的数据集——KITTI数据集，里面有不同的数据，包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测（Object Detection）： 传统方法主要是针对固定物体的检测。一般的方法是HOG（ 方向梯度直方图），然后再加一个SVM的分类器。 而对于动

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ubuntu安装ORB-SLAM eigen3.3.7资源包

包括eigen3.3.7，pangolin0.5，opencv3.4.12

ORB_SLAM

单眼视觉测程 具有4个组成部分的单眼视觉里程表（VO）：初始化，跟踪，局部地图和束调整。 阅读《灌篮高手》后，我做了这个项目。 这也是我于2019年3月在NWU开设的EESC-432 Advanced Computer Vision课程的最终项目。 演示： 在上图中： 左侧是视频和检测到的关键点。 右侧是与左侧视频相对应的摄像机轨迹：白线来自VO；白线来自VO。 绿线是事实。 白线上的红色标记是关键帧。 点是地图点，其中红色的点是新三角剖分的。 您可以在此处下载。 报告 我的pdf版本课程报告在。 与本自述文件相比，它对算法的描述更为清晰，因此我建议阅读。 目录 1.算法 通过以下过程/算法来实现此VO： 1.1。 初始化 估计相对相机姿势： 给定视频，将第一帧（图像）设置为参考，并与第二帧进行特征匹配。 计算两个帧之间的基本矩阵（E）和单应矩阵（H）。 用的方法计算它们的对称传递误差，然后选择更好的一个（即，如果H /（E + H）> 0.45，则选择H）。 将E或H分解为两个帧之间的相对姿势，即旋转（R）和平移（t）。 通过使用OpenCV，E给出1个结果，H给出2个结果，满

orb算法matlab代码MOID T. Wisniowski和H. Rickman创建的最小轨道相交距离（MOID）算法的实现。 背景 我发现了一些由研究人员创建的用于计算MOID的Fortran代码。 此回购协议只是将这些代码转换为其他语言，我发现这些语言与测试一起使用非常有用，以表明该代码可以正常工作。 正如您在下面看到的，我能够与原始作者发布的值进行相当不错的匹配，但可能存在差异，这可能是因为在Octave和C ++中使用了更精确的Pi值。 除了将fortran转换为工作代码外，我没有做任何真正的尝试来优化代码或使用更现代的编程风格，因此它只是作为原始函数的一个简单函数而实现的。 原始研究论文： 原始Fotran代码： GNU OCTAVE结果 在Octave上运行MOID_Test脚本将执行20个测试，这将在下表中显示。 这尚未在Matlab中进行过测试，但可能也可以在其中工作。 在Ryzen R7 3800XT上，经过20个测试用例的时间为：0.789262秒（每次迭代平均约40毫秒）。 测试 MOID Calc 预计的MOID Dmin Calc 预期Dmin 1个 0.

ORB-SLAM2程序思维导图