基于视觉重定位的室内AR导航项目思路(1):最初的项目思路(SLAM)

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前情提要:

是第一次做项目的小白,文章内的资料介绍如有错误,请多包含!


最初的项目思路(SLAM):

由于我们在日常生活中,大多会在手机端上使用到地图导航这一功能,所以在大创项目的开始,我将手机确定为应用设备,传感器确定为相机

但是因为知识储备较为稀少,对SLAM不够了解,在头一次接触SLAM时,我认为这会是解决这个项目的最佳方案。

(其实SLAM中最吸引我的是其构建点云地图和视觉重定位的能力,我所需要的并非是整个SLAM,但是这时我还没有意识到)

于是乎项目陷在了SLAM的学习和研究中,先是从普通的SLAM中进一步选择,在视觉SLAM(VSLAM)和激光SLAM 中选择了视觉SLAM

视觉SLAM以相机为传感器,但SLAM还有更多种传感器配合的方案

考虑到手机上配备的传感器(手机上不止相机一种传感器),于是选择了视觉-惯性 SLAM (VISLAM) ,即视觉和惯性测量单元 (IMU)结合的SLAM方案,其中较为优秀的算法就是ORB-SLAM3

注意:如果你在网上搜索的搜索过程中同时带着SLAM和导航这俩关键词,那么你大概会看见一系列的关于机器人导航的内容机器人导航需要使用稠密的点云地图 ,但是就人的AR导航而言,稀疏点云地图就可以做到。

ORB-SLAM3构建的地图还正好是稀疏点云地图,于是将项目最初的方案思路定为:

bash 复制代码
将ORB-SLAM3做安卓端的移植,既在手机端直接建图,也在手机端做导航功能

但是遇到了一个问题:相关资源极其稀少

网络上关于ORB-SLAM3的安卓端移植的资源和博客寥寥无几,能找到的就三四篇,去掉没有介绍和配不成功的,我只找到了一篇。

资源链接:

bash 复制代码
https://nijiproject.coding.net/public/hitomi/hitomi-android/git/files

作者效果视频链接:

bash 复制代码
https://www.bilibili.com/video/BV1ph411x7d7/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

如果在安卓设备上在线建图,会出现如下问题

1、帧率不高 ,最高不超过20fps,卡顿略微明显;

2、在线建图极大程度占用了手机上的计算资源 ,容易引起设备发热加快手机电量的消耗

3、相机视角移动快速或是存在快速移动的景物,相机位姿容易丢失 ,建图过程不是很流畅。上文开源项目的作者本人建图的演示视频中,建图视频是1.5倍速的,尚且有点慢,一倍速的行走速度可想而知

如果不使用该开源项目,仅考虑自身的编程能力,我暂时还不具备自己将ORB-SLAM3完全地移植到安卓端上且不产生任何错误的能力,况且在设备上切实存在的物理问题目前是无法解决的。

既然我无法在手机上完成使用ORB-SLAM3进行在线建图的功能,只好寻求其他解决的方案。

于是只能换种角度想,它是放错位置的功能,建图这个部分的任务,手机不是很好的载体

在后续的思考过程中,我回想起了在使用虚拟机上的 Ubuntu18.04上配置完ORB-SLAM3后使用数据集进行离线建图的过程。

bash 复制代码
在电脑上建图或许是个不错的选择。

其实我真正需要的是ORB-SLAM3其中点云地图的构建功能,还有视觉重定位提供的位姿信息,我大可以分开做两部分的功能。

所以在这一时间段,我开始逐步转变我的想法:

将建图和导航分为了两个部分处理,在电脑上实现建图这个部分,在手机上使用软件完成导航。

在思考进行到这一步的时候,虽然已经浪费了一个月的时间将工作集中于SLAM的学习和项目的思路探索中,但是好歹有所进展。


后文:

基于视觉重定位的室内AR导航项目思路(2):改进的建图和定位分离的项目思路

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