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- 如何评价ORB-SLAM3？ - 知乎
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Visual-Inertial Monocular增加了IMU jingpang LearnVIORB 第四个版本ORB_SLAM3增加了广角鱼眼摄像头
- 为什么工程上选择VINS而不是ORB-SLAM？ - 知乎
orb-slam的最大硬伤就是它用的是orb特征。orb特征除了性能好一些，在各类任务上都没什么优势。不知道有多少研究者仔细测试和比较过，其实传统特征描述子最好的还是sift（而且专利也到期了），后来的没一个能打的。但sift检测开销大也是众所周知的。
- orb-slam在众多SLAM方法中处于怎样的地位？ - 知乎
特点是以orb特征贯穿始终，从一开始的特征处理，匹配，以及用于回环的bag-of-words，词典，全用的是orb。 下面说说我个人对它的一些看法。 作者从opencv2 4的orb改进了一版，比opencv里的orb多了一个网格处理，尽量保证每小块图像都能提到特征，避免了局部特征点
- backtracking - Shattering Orbs - Mathematics Stack Exchange
As a result, all the orbs below that link will fall and shatter What is the expected number of cuts needed until orb 1 is the only remaining orb? Could someone help me with an elegant solution for the same, my solution is below Attempt-Let's call this a Orb(7) Problem So we need to find Expected Cuts in Orb(7) Problem - Cuts(Orb(7))
- 利用ORB_SLAM估计每一帧位姿，如何存储每一帧图片的位姿信息，是把每一帧都当做关键帧吗？ - 知乎
ORB特征向量匹配的一对点，不一定真的就对应同一个三维点。 位姿优化，就把这些不对应同一个三维点，但是ORB特征向量匹配的一对点，去掉了。 所以，匹配数就减少了。 位姿优化函数内解了一个最优化问题 位姿优化的目标函数： 有这么一对点：p_pre,p_curr
- Intuitive definitions of the Orbit and the Stabilizer
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- 从图像提取得到的特征点匹配成功和误匹配是按照什么样的标准进行判断的? - 知乎
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- ORB_SLAM与ORB_SLAM2的区别？还经常出现跟踪失败，跟踪失败的原因及解决方法 - 知乎
orb_slam与orb_slam2的区别？ 还经常出现跟踪失败，跟踪失败的原因及解决方法 我刚开始接触ORB_SLAM,首先是先跑起来看看效果，没发现ORB_SLAM与ORB_SLAM2的有啥区别？
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