orbslam3稠密建图代码

### OrbSLAM3 密集建图代码实现 OrbSLAM3 是一种先进的视觉 SLAM 系统，支持单目、双目以及 RGB-D 输入，并能够实现实时稠密重建。为了理解如何在 OrbSLAM3 中实现稠密重建功能，可以从几个方面入手。 #### 地图点初始化与管理 地图点（`MapPoint`）是三维空间中的特征点，在稠密重建过程中起着至关重要的作用。每当检测到新的关键帧时，系统会尝试创建新地图点或将现有地图点关联起来[^4]： ```cpp // 创建一个新的 MapPoint 对象 cv::Mat worldPos; currentFrame->UnprojectStereo(u,v,worldPos); mp = new MapPoint(worldPos,currentKeyFrame,&mba); ``` 这段 C++ 代码展示了当从立体图像中获取深度信息后，如何利用 `UnprojectStereo()` 函数计算世界坐标系下的位置向量 `worldPos` 并实例化一个新的 `MapPoint` 类对象 `mp`。 #### 图像匹配与三角测量 对于每一对匹配成功的特征点对，可以通过三角测量方法估计其对应的三维坐标。这一步骤通常发生在局部映射线程内完成，涉及到多个视图之间的几何关系求解[^1]: ```cpp if (pMatchedKF && pRefMP){ // 计算两个视角间的基线长度 float baselineInv = mbf*pRefKF->mvDepth[pRefIdx]; // 使用极线约束找到对应像素位置 const cv::Mat &Rcw = currentFrame->GetRotation(); const cv::Mat &tcw = currentFrame->GetTranslation(); // 构造投影矩阵 P=[I|0], Q=[R|t] Eigen::Matrix<double,3,4> projCurr; projCurr << Rcw.at<float>(0), tcw.at<float>(0), Rcw.at<float>(1), tcw.at<float>(1), Rcw.at<float>(2), tcw.at<float>(2); Eigen::Vector4d pointInWorldHomogeneous; Triangulate(pRefMP->Observations(),projCurr,pointInWorldHomogeneous); } ``` 上述代码片段说明了怎样根据已知的关键帧姿态参数构建投影矩阵，并调用自定义函数 `Triangulate()` 来执行实际的三角测量操作。 #### 稠密重建模块集成 要使 OrbSLAM3 支持稠密重建，可以考虑引入额外的算法组件如半全局匹配(SGM) 或者多视角立体(MVS)，这些技术可以在获得稀疏特征之后进一步补充细节形成完整的表面模型[^3]。具体来说，可以在原有框架基础上扩展如下逻辑: ```cpp void ORB_SLAM3::System::TrackRGBD() { ... if(bDoDenseReconstruction) mpSparseToDenseConverter->Convert(currentFrame); } class SparseToDenseConverter { public: void Convert(Frame* frame){ // 调用 SGM/MVS 库进行稠密化处理... } }; ``` 这里展示了一个假设性的接口设计思路——通过增加一个转换器类负责将原始稀疏结构转化为更精细的结果；而是否开启此特性则由布尔变量控制。