ORBSLAM2

 

1. 在Global BA时候,同时有新的local BA优化了相同的地图点,会不会冲突呢?

确实存在这种冲突,解决方法:

Global BA的时候 就关闭 localmapping线程

https://blog.youkuaiyun.com/hzwwpgmwy/article/details/80493247

2.什么是局部地图?
 和当前帧具有共视关系的关键帧其对应的地图点集合。

 

Delphi 12.3 作为一款面向 Windows 平台的集成开发环境,由 Embarcadero Technologies 负责其持续演进。该环境以 Object Pascal 语言为核心,并依托 Visual Component Library(VCL)框架,广泛应用于各类桌面软件、数据库系统及企业级解决方案的开发。在此生态中,Excel4Delphi 作为一个重要的社区开源项目,致力于搭建 Delphi 与 Microsoft Excel 之间的高效桥梁,使开发者能够在自研程序中直接调用 Excel 的文档处理、工作表管理、单元格操作及宏执行等功能。 该项目以库文件与组件包的形式提供,开发者将其集成至 Delphi 工程后,即可通过封装良好的接口实现对 Excel 的编程控制。具体功能涵盖创建与编辑工作簿、格式化单元格、批量导入导出数据,乃至执行内置公式与宏指令等高级操作。这一机制显著降低了在财务分析、报表自动生成、数据整理等场景中实现 Excel 功能集成的技术门槛,使开发者无需深入掌握 COM 编程或 Excel 底层 API 即可完成复杂任务。 使用 Excel4Delphi 需具备基础的 Delphi 编程知识,并对 Excel 对象模型有一定理解。实践中需注意不同 Excel 版本间的兼容性,并严格遵循项目文档进行环境配置与依赖部署。此外,操作过程中应遵循文件访问的最佳实践,例如确保目标文件未被独占锁定,并实施完整的异常处理机制,以防数据损毁或程序意外中断。 该项目的持续维护依赖于 Delphi 开发者社区的集体贡献,通过定期更新以适配新版开发环境与 Office 套件,并修复已发现的问题。对于需要深度融合 Excel 功能的 Delphi 应用而言,Excel4Delphi 提供了经过充分测试的可靠代码基础,使开发团队能更专注于业务逻辑与用户体验的优化,从而提升整体开发效率与软件质量。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### ORB-SLAM2 使用教程与源码解析 #### 1. 编译环境搭建 为了成功运行 ORB-SLAM2,需要先配置开发环境并编译必要的依赖项。以下是具体操作方法: - 首先克隆 ORB-SLAM2 的官方仓库到本地目录。 - 进入 `ORB_SLAM2` 文件夹后执行以下命令完成构建: ```bash cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh ``` 此脚本会自动下载、编译所需的第三方库 DBoW2 和 g2o 并链接至项目中[^2]。 #### 2. 数据集准备 对于 TUM RGB-D 数据集的支持,需提前准备好对应的相机参数文件以及关联的时间戳文件。这些文件通常命名为 `xxx.yaml`,用于定义摄像头内参和其他传感器设置。加载数据时可以通过修改主程序入口处的路径实现自定义输入[^3]。 #### 3. 关键模块详解 ##### (a) KeyFrame Database 类 该部分实现了关键帧存储管理功能,通过建立倒排索引来加速后续回环检测阶段相似性查询效率。其核心逻辑基于词袋模型 BoW 技术,在每次新增加一个关键帧之后都会更新全局词汇表统计信息[^1]。 ##### (b) 回环检测机制 利用前述提到的关键帧数据库配合二叉树结构快速定位候选匹配对象集合。当发现潜在闭环关系后进一步采用几何验证手段剔除误报情况,最终形成优化后的地图拓扑连接图。 ##### (c) ORB 特征提取流程 作为整个算法的基础组成部分之一,ORB 描述子因其高效性和鲁棒性的特点被广泛应用于特征点检测环节当中。具体而言分为三个主要步骤:FAST 角点探测器筛选兴趣区域位置;估计局部梯度方向确定旋转不变量属性;最后生成固定长度比特串表示待编码图像块内容[^5]。 #### 4. 整体架构概述 从宏观角度来看,ORB-SLAM2 主要由三大部分构成——跟踪线程负责实时处理新到来的画面序列流;局部建模单元专注于维护当前可见区域内三维点云分布状况;而全局映射则侧重于长期一致性保障工作包括但不限于重定位服务提供及时纠正漂移误差等功能[^4]。 ```python import cv2 from orb_slam2 import System, Setting def run_orb_slam(vocab_path, settings_file, sequence_dir): slam_system = System(vocab_path=vocab_path, setting=settings_file) for frame in load_image_sequence(sequence_dir): processed_frame = preprocess(frame) result_pose = slam_system.process_frame(processed_frame) save_trajectory(slam_system.get_trajectory()) ``` 上述伪代码展示了如何调用封装好的接口函数启动完整的 SLAM 流水作业链路实例演示。 ---
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