DS-SLAM代码解读（一）

最新推荐文章于 2025-05-16 23:58:28 发布

Run_with_you

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分类专栏： DS-SLAM 文章标签：自动驾驶

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Run_with_you/article/details/120229637

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本文介绍了ORB_SLAM2在RGBD模式下的系统初始化过程，包括从关联文件加载图像、创建查看器、构建SLAM系统对象。详细解析了System类构造函数中的ORB词袋加载、跟踪、局部建图、闭环检测和语义分割线程的创建。同时，提到了Tracking类构造函数中ORB特征提取器的设置。在系统启动后，通过TrackRGBD()函数处理每帧RGBD图像，实现SLAM的实时跟踪。最后，讨论了SLAM对象的关闭流程。

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DS-SLAM代码解读（一）

只看主要部分，不看ROS部分

ros_tum_realtime.cc中

...
//读取关联文件，RGB图片，深度图，时间戳
LoadImages(strAssociationFilename, vstrImageFilenamesRGB, vstrImageFilenamesD, vTimestamps);
...
//创建一个查看器
viewer = new ORB_SLAM2::Viewer();
...
//创建一个System类的SLAM对象
//类和类内成员函数和变量的声明在system.h中，类中成员（成员函数的实现在system.cc中）
//argv[o]是::google::InitGoogleLogging(argv[0]);
//argv[1]是词袋文件
//argv[2]是strSettingsFile？？？不太懂
//argv[5]是语义分割网络模型参数
//argv[6]是语义分割网络模型
//argv[7]是分割后掩膜调色板
//ORB_SLAM2::System::RGBD指的是SLAM选择RGBD模式运行
//viewer指的是启用查看器
ORB_SLAM2::System SLAM(argv[1],argv[2], argv[5],argv[6],argv[7],ORB_SLAM2::System::RGBD, viewer);
...

这里对ORB_SLAM2::System SLAM（）进行展开叙述：
System类调用其构造函数，在system.cc中
(1) 加载了ORB词袋文件

bVocLoad = mpVocabulary->loadFromTextFile(strVocFile);

(2) 创建跟踪线程的对象之前已经创建，在其构造函数里加载一些参数并构造ORB的特征提取器；
创建局部建图线程的对象，并开启局部建图线程；
创建闭环检测线程的对象，并开启闭环检测线程；
创建语义分割线程的对象，并开启语义分割线程。

...//跟踪线程，这里不是直接开启新线程，而是创建一个Tracking对象，并在Tracking 类构造函数函数里面开启
mpTracker = new Tracking(this, mpVocabulary, mpMap, mpPointCloudMapping, mpKeyFrameDatabase, strSettingsFile, mSensor);
...

这里对Tracking类构造函数进行展开叙述：
在其构造函数中和ORBSLAM2一样，构造了ORB的特征提取器，分配了每层的pyramid特征点的个数和灰度质心圆的坐标计算

 mpORBextractorLeft = new ORBextractor(nFeatures,fScaleFactor,nLevels,fIniThFAST,fMinThFAST);

接上，继续完成对剩下三个线程的创建

...//局部建图线程
mpLocalMapper = new LocalMapping(mpMap, mSensor==MONOCULAR);
mptLocalMapping = new thread(&ORB_SLAM2::LocalMapping::Run,mpLocalMapper);
...//闭环检测线程
mpLoopCloser = new LoopClosing(mpMap, mpKeyFrameDatabase, mpVocabulary, mSensor!=MONOCULAR);
mptLoopClosing = new thread(&ORB_SLAM2::LoopClosing::Run, mpLoopCloser);
...//语义分割线程，//语义分割网络模型文件//训练后的参数文件// 标签上色文件
mpSegment =new Segment( pascal_prototxt, pascal_caffemodel, pascal_png);
mptSegment =new thread(&ORB_SLAM2::Segment::Run,mpSegment);
...

在Tracking 的构造函数和System.cc的构造函数执行完成后，整个SLAM系统就创建好了。
对ORB_SLAM2::System SLAM（）的叙述到此结束。

回到ros_tum_realtime.cc中的SLAM对象创建之后

//遍历所有图像（图像有nImages张）
while(ros::ok()&&ni<nImages)
	{
	//加载一张RGB图像，一张深度图，和其对应时间戳
	imRGB = cv::imread(string(argv[3])+"/"+vstrImageFilenamesRGB[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
    imD = cv::imread(string(argv[3])+"/"+vstrImageFilenamesD[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
    double tframe = vTimestamps[ni];
	…
	
	//Camera_Pose相机位姿，cv::Mat类型
	//调用SLAM的成员函数TrackRGBD()，传入一张RGB图像，一张深度图，和其对应时间戳
	//.TrackRGBD()是运行整个系统的主线程，下一篇博客就是对这里进行展开
	Camera_Pose =  SLAM.TrackRGBD(imRGB,imD,tframe);
	…
	}
...
//调用成员函数关闭SLAM
SLAM.Shutdown();
...

下一篇博客将对.TrackRGBD()进行分析
参考：
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45626706/category_10983442.html
https://blog.youkuaiyun.com/qq_41623632/category_10612418.html