ORB-SLAM2源码深度解析

"ORB-SLAM2源码详解.pdf" ORB-SLAM2是一个开源的视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，即同步定位与建图）系统，由Carlos Hernández, Ruben D. Morás, and Raúl Mur-Artal等人开发。这个系统在视觉SLAM领域具有广泛的影响，其源码详细解读对于理解和实现此类系统非常有帮助。该文档深入剖析了ORB-SLAM2的关键算法和公式，使得读者可以更直观地理解其工作原理。 文档首先介绍了ORB-SLAM2代码的主要结构，包括以下几个核心部分： 1. **Tracking.cpp**：负责实时的相机追踪，通过ORB特征匹配来估计相机的运动。 2. **LocalMapping.cpp**：处理新关键帧的创建和地图点的三角化，构建局部地图并进行优化。 3. **LoopClosing.cpp**：检测和处理闭环，以纠正长期累积的定位误差。 4. **Viewer.cpp**：提供可视化界面，显示系统的实时状态和结果。 在变量命名规则方面，文档列出了一些常用的前缀，如“p”表示指针，"n"表示整型，"b"表示布尔型，"s"表示集合，"v"表示向量，"l"表示列表，"m"表示类的成员变量。 系统入口通常通过三个函数触发：`GrabImageStero`用于双目摄像头，`GrabImageRGBD`用于RGB-D摄像头，`GrabImageMonocular`用于单目摄像头。这些函数会将输入图像转换为灰度图，并根据不同的输入类型创建`Frame`对象。例如，双目摄像头创建的`Frame`包含左右两幅灰度图和ORB特征提取器；RGB-D摄像头则使用灰度图和深度图；单目摄像头在初始化阶段可能使用不同的ORB特征提取器。 在`Tracking`线程中，ORB-SLAM2首先进行初始化，接着执行相机位姿的跟踪。系统提供了两种初始化方式：`SteroInitialization`和`MonocularInitialization`。跟踪过程中，系统会判断是否应该生成新的关键帧。如果设置`mbOnlyTracking`为`true`，系统将仅执行跟踪，不进行局部地图构建或闭环检测，这在某些特定场景下很有用。 局部地图跟踪涉及到关键帧的生成和选择。当满足一定条件时，系统会创建新的关键帧，并进行数据关联和优化。如果`mbOnlyTracking`设为`false`（默认），则局部映射模块会工作，不断更新和优化地图。 最后，`TrackWithMotionModel`是用于相机运动模型的跟踪方法，它考虑了相机的运动模型以提高跟踪效率和鲁棒性。 ORB-SLAM2的核心在于有效地结合特征匹配、相机追踪、局部映射和闭环检测，以实现实时的、鲁棒的SLAM解决方案。这份源码详解文档为理解这些复杂机制提供了宝贵的参考资料，有助于开发者深入学习和实现自己的视觉SLAM系统。