01 背景介紹
自主導(dǎo)航是機(jī)器人基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性技術(shù),是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)其他更高級任務(wù)的前提。視覺 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 利用視覺傳感器獲取環(huán)境圖像信息,基于多視圖幾何算法構(gòu)建環(huán)境地圖。視覺SLAM技術(shù)廣泛應(yīng)用于無人駕駛、元宇宙、游戲、智能機(jī)器人等領(lǐng)域。
在無人駕駛方面,一些大廠如騰訊、阿里、百度、華為、小米、商湯等企業(yè)投入重金研發(fā),開放大量關(guān)于視覺SLAM職位。同時(shí),國內(nèi)許多獨(dú)角獸無人駕駛公司如Momenta、AutoX、小馬智能和圖森未來等舉重金招募視覺SLAM人才。隨著元宇宙的火爆,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭尤其字節(jié)跳動(dòng),紛紛將大量資金投入元宇宙,致使視覺SLAM人才進(jìn)一步稀缺,引發(fā)視覺SLAM更高的薪酬與福利。
02 ORB-SLAM3介紹
視覺SLAM是一種基于視覺傳感器的 SLAM 系統(tǒng),與激光傳感器相比,視覺傳感器具有成本低、保留環(huán)境語義信息的優(yōu)點(diǎn),能夠與深度學(xué)習(xí)進(jìn)行大量結(jié)合。ORB-SLAM系列算法是視覺SLAM中具有最廣泛關(guān)注與應(yīng)用的算法。ORB-SLAM3是一個(gè)支持視覺、視覺+慣導(dǎo)、混合地圖的SLAM系統(tǒng),可以在單目、雙目和RGB-D相機(jī)上利用針孔或者魚眼模型運(yùn)行。在大場景/小場景、室內(nèi)/室外,ORB-SLAM3都能魯棒地實(shí)時(shí)運(yùn)行,被廣泛應(yīng)用于商業(yè)化產(chǎn)品中。
03 學(xué)習(xí)難點(diǎn)
在學(xué)習(xí)ORB-SLAM3過程中,需要掌握算法部署、主要線程之間的邏輯關(guān)系,吃透ORB-SLAM3算法原理和底層代碼。主要難點(diǎn)包括:深入理解關(guān)鍵幀、共視圖、因子圖等重要概念;掌握IMU預(yù)積分的推導(dǎo)過程,以及局部建圖線程、閉環(huán)與地圖合并線程之間的算法邏輯等!
審核編輯:劉清
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原文標(biāo)題:ORB-SLAM3相對于ORB-SLAM2有哪些優(yōu)勢?
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ORB_FPGA單層圖像金字塔的ORB特征提取方案分析

請問用樹莓派運(yùn)行ORB-SLAM2算法可行嗎?
SLAM技術(shù)的應(yīng)用及發(fā)展現(xiàn)狀
激光SLAM與視覺SLAM有什么區(qū)別?
機(jī)器人SLAM實(shí)現(xiàn)
SLAM還是存在許多開放性的問題

ORB SLAM中涉及的一些基礎(chǔ)概念
基于視覺傳感器的ORB-SLAM系統(tǒng)的學(xué)習(xí)
OV2SLAM(高速視覺slam)簡析
ORB-SLAM3整體流程詳解

基于英特爾開發(fā)套件使用ORB-SLAM3實(shí)現(xiàn)無人機(jī)實(shí)時(shí)定位

工程實(shí)踐中VINS與ORB-SLAM的優(yōu)劣分析

基于多攝像頭的高魯棒性視覺SLAM系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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