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- ORBSLAM3--利用深度相机稠密建图 - 知乎
ORBSLAM3--学习总结（6）视觉融合imu的优化-下篇 3 陀螺仪随机游走约束边（EdgeGyroRW） 作用： 此边用于对陀螺仪的偏置（BG）施加约束，确保在相邻帧之间陀螺仪偏置值不会出现显著变化。 这样的约束可以避免在优化过程中陀螺仪数据的漂移，避免不必要的位姿
- 如何评价ORB-SLAM3？ - 知乎
效果怎么样我就不说了，还是大家亲自感受一下吧！ORB_SLAM3编译的坑我都踩了一些！ 最近一直在学习ORB_SLAM2源码感觉真是一个大工程，敬畏！ 建议学习ORB_SLAM3要从基础的开始，这是一个系列。 第一个版本 ORB_SLAM 是只有普通针孔摄像头单目的SLAM系统 第二个版本 ORB_SLAM2 加了双目和RGBD 第三个版本
- 为什么工程上选择VINS而不是ORB-SLAM？ - 知乎
本人做无人机自主导航，发现很多公司在工程上是用VINS（VINS-Mono或VINS-Fusion）做里程计，而不是ORB-SL…
- 视觉SLAM开源算法ORB-SLAM3 原理与代码解析
ORB-SLAM最早的版本在2014年的RSS上发布，在2016年作者又发布了ORB-SLAM2,接着在去年（2020年）发布了ORB-SLAM 3。ORB-SLAM1只能针对单目相机数据进行处理；ORB-SLAM 2 增加了对于双目和RGB-D相机的处理，在回环检测模块增加了Full Global BA的处理；ORB-SLAM 3则增加了对于IMU融合的支持，兼容鱼眼相机模型，并且增加
- 如何评价ORB-SLAM3？ - 知乎
第二：通过多传感融合提高精度 。仅仅依赖视觉提高定位精度是有限的，视觉有它天生的缺陷，比如对光照敏感。所以想进一步提高定位精度必须和其他传感器融合。比如ORBSLAM3中融合了imu，在官方公布的demo中可以看出融合imu后的框架是有多稳定。在此基础上可以思考还能不能在ORBSLAM3的基础上再
- SLAM建图后如何导航？ - 知乎
1 ORB-SLAM建图能不能导航 ORB-SLAM建图得到的是一个稀疏的3D点云地图，这个地图是不太适合做导航的，倒是适合做重定位，如果需要同时做定位、建图和导航，一般来说，会构建多层地图： （1）定位特征层：主要用于重定位和提高实时定位精度的，这个图层可以是ORB-SLAM构建的稀疏点云，也可以是
- 为什么像orb slam，vins等视觉SLAM开源算法里，精度上双目常常低于单目？ - 知乎
ps:10-20m这种距离对于euroc的mh05数据集来说直接双目初始化都困难，所以移植orbslam3的鱼眼computestereofisheye到orbslam2跑euroc时用畸变图像而非修正过的去畸变图像去跑，你会发现这个问题的
- orbslam3算法实时性如何? - 知乎
一直听说ORB-SLAM3性能很好，想要了解一下在常用平台比如RK3399，Jetson Nano等开发板上的实时性怎么样，…
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