SLAM学习,小白入门到殿堂级大牛资料整理
总结一下我接触过的SLAM算法吧,主要集中在visual slam:
特征法:
- ORB SLAM https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
优势: 在静态环境下定位准确,稳定, 单目和双目版本都可以达到实时(高于10frames/s)。代码可读性强,易扩展, 网上也有实现和imu融合的版本。
劣势:建的地图点云稀疏。 运行速度方面,因为提特征点的时间有瓶颈最快的运行速度应该不超过30frames/s, 我在本机 (i7-6600U) 测的速度基本都在20frames/s左右,因此对于高帧率的相机需要降帧率才能用。对动态物体很敏感,再有动态物体时非常容易tracking lost。
总的来说ORB-SLAM还是在智能驾驶领域用的最广泛的SLAM算法,因为它在work的时候可以work的很好,急需解决的问题是对特征点提取的加速,以及处理的环境中的动态物体。
直接法
2. DSO https://github.com/JakobEngel/dso
优势:可以生成相当稠密的点云, 这个优点给DSO很大想象空间。 速度在可以work的时候很快, 大概在20-30frames/s。
劣势:对场景光照要求高,要求尽量保持曝光时间的稳定。对动态物体没有orb那样敏感。代码可扩展性比较差,目前
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