ORB-SLAM2代码学习2 System.cc

Dziwu

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分类专栏： SLAM 文章标签：学习 java 开发语言

于 2022-11-06 10:11:53 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Dziwu/article/details/127700360

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本文介绍ORB-SLAM2系统的核心组件及工作流程，包括System类的构造函数、跟踪函数及关键帧数据库等重要模块。文章还详细解析了不同传感器类型下的跟踪过程。

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System 类

System类是ORB-SLAM2系统的主类，通过调用其他模块实现跟踪、局部建图、闭环等功能。主要有四个函数 System、TrackStereo、TrackRGBD、TrackMonocular。
其中System是SLAM系统的构造函数，包括所有功能模块和所有线程的初始化，而TrackStereo、TrackRGBD和TrackMonocular分别是双目、RGBD和单目的数据入口，使用过程中，先调用System函数生成SLAM系统的对象，然后根据传感器类型，调用相应的入口函数，就可以执行SLAM的流程了。

System 构造函数

构造函数中和流程相关的一共有四个参数，分别是

strVocFile: ORB词袋数据。词袋是在做闭环检测和重定位时候做检索用的，从历史关键帧中检索出和当前帧最相似的一帧，以进行位姿匹配。
strSettingsFile: 配置文件的路径。配置文件中存放了相机参数和用户显示界面的设置
sensor: 传感器类型，这是一个枚举变量，一共有三种，分别是MONOCULAR、STEREO和RGBD，分别代表单目、双目和RGBD。
bUseViewer: true代表启动显示界面，false代表不显示

流程

1）首先输出一些提示信息和传感器类型
2）打开配置文件(.yaml格式)，使用cv::FileStorage进行读操作

cv::FileStorage fsSettings(strSettingsFile.c_str(),   //将配置文件名转换成为字符串
                                cv::FileStorage::READ);  //只读

加载失败会提示并退出
3）加载ORB字典
为什么加载ORB词袋

	//建立一个新的ORB字典
    //使用无参构造方法构造对象，使用System类中定义的ORBVocabulary类的类指针*mpVocabulary 在堆区存储对象的位置
    //ORBVocabulary类来源于DBoW2中，能够快速稳定计算两帧图像的相似程度
    mpVocabulary = new ORBVocabulary();
    //使用指针调用类函数加载词包，并返回bool值判断是否加载成功
    bool bVocLoad = mpVocabulary->loadFromTextFile(strVocFile);

4）创建关键帧数据库,主要保存ORB描述子倒排索引(即根据描述子查找拥有该描述子的关键帧)

//利用词袋初始化关键帧数据库（用于重定位和回环检测），存入关键帧数据库指针mpKeyFrameDatabase
    mpKeyFrameDatabase = new KeyFrameDatabase(*mpVocabulary);

5）创建一个Map类，存储指向所有关键帧和地图点的指针mpMap
6）创建两个窗口，帧绘制器mpFrameDrawer和地图绘制器mpMapDrawer，这里的帧绘制器和地图绘制器将会被可视化的Viewer所使用
7）初始化Tracking线程,即创建Tracking对象

mpTracker = new Tracking(this, mpVocabulary, mpFrameDrawer, mpMapDrawer,
                             mpMap, mpKeyFrameDatabase, strSettingsFile, mSensor);

8）初始化局部地图和闭环线程，并打开对应的线程

	mpLocalMapper = new LocalMapping(mpMap, mSensor==MONOCULAR);   //初始化局部地图
    mptLocalMapping = new thread(&ORB_SLAM2::LocalMapping::Run,mpLocalMapper);  //打开对应的线程
    mpLoopCloser = new LoopClosing(mpMap, mpKeyFrameDatabase, mpVocabulary, mSensor!=MONOCULAR);  //初始化闭环流程
    mptLoopClosing = new thread(&ORB_SLAM2::LoopClosing::Run, mpLoopCloser);    //打开对应的线程

9）打开显示试图和线程
10）通过线程的set函数给各个线程之间建立关联

	mpTracker->SetLocalMapper(mpLocalMapper);
    mpTracker->SetLoopClosing(mpLoopCloser);

    mpLocalMapper->SetTracker(mpTracker);
    mpLocalMapper->SetLoopCloser(mpLoopCloser);

    mpLoopCloser->SetTracker(mpTracker);
    mpLoopCloser->SetLocalMapper(mpLocalMapper);

Track函数（TrackStereo、TrackRGBD和TrackMonocular）

System 对象所在的主线程就是跟踪线程,针对不同的传感器类型有3个用于跟踪的函数,其内部实现就是调用成员变量 mpTracker 的GrabImageMonocular ( GrabImageStereo 或 GrabImageRGBD )方法，他们有一个共同类型的返回值，cv::Mat，该值以齐次矩阵的形式记录了相机的位姿估计Tcw。如果跟丢了，那么这些接口将返回一个空的cv::Mat。

TrackStrereo函数
从途中可以看出，每次输入数据以后，会执行三种操作：