01、背景介绍
自主导航是机器人基础性和关键性技术,是机器人实现其他更高级任务的前提。视觉 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 利用视觉传感器获取环境图像信息,基于多视图几何算法构建环境地图。视觉SLAM技术广泛应用于无人驾驶、元宇宙、游戏、智能机器人等领域。在无人驾驶方面,一些大厂如腾讯、阿里、百度、华为、小米、商汤等企业投入重金研发,开放大量关于视觉SLAM职位。同时,国内许多独角兽无人驾驶公司如Momenta、AutoX、小马智能和图森未来等举重金招募视觉SLAM人才。随着元宇宙的火爆,国内互联网巨头尤其字节跳动,纷纷将大量资金投入元宇宙,致使视觉SLAM人才进一步稀缺,引发视觉SLAM更高的薪酬与福利。
02、ORB-SLAM3介绍
视觉SLAM是一种基于视觉传感器的 SLAM 系统,与激光传感器相比,视觉传感器具有成本低、保留环境语义信息的优点,能够与深度学习进行大量结合。ORB-SLAM系列算法是视觉SLAM中具有最广泛关注与应用的算法。ORB-SLAM3是一个支持视觉、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。在大场景/小场景、室内/室外,ORB-SLAM3都能鲁棒地实时运行,被广泛应用于商业化产品中。
03、学习难点
在学习ORB-SLAM3过程中,需要掌握算法部署、主要线程之间的逻辑关系,吃透ORB-SLAM3算法原理和底层代码。主要难点包括:深入理解关键帧、共视图、因子图等重要概念;掌握IMU预积分的推导过程,以及局部建图线程、闭环与地图合并线程之间的算法逻辑等!
审核编辑:郭婷
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原文标题:重磅!透彻理解视觉ORB-SLAM3:理论基础+代码解析+算法改进
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