ORB-SLAM策略思考之ORB特征点匹配策略

ORB-SLAM策略思考之ORB特征点匹配策略

1 跟踪线程中使用的匹配

1. 地图初始化阶段：不使用金字塔层级进行尺度缩放，直接在原图上进行匹配，进行第一帧和第二帧之间的匹配，使用窗口的方式，实现2D到2D的匹配，使用限定窗口的方式加速匹配。
2. 恒速模型跟踪阶段：
   1. 优化位姿前获取匹配：这里会粗略的假设当前帧和上一帧之间的位姿差满足恒速约束，因此在进行这种匹配方式的时，会进行3D点到2D点的匹配，但是这里同样存在2D的特征点信息，因此使用3D重投影到当前帧后，还是使用2D的描述子进行距离计算，在这里3D点只起到了金字塔层级预测和匹配筛选的目的，这里用到的是重投影匹配的思想。
   2. 优化位姿后增加匹配：优化位姿后，这里并没有使用匹配的方式去增加匹配数目，原因可能在于，在获取匹配的过程中，使用的就是基于重投影匹配的思想，而且调整了一个比较大的搜索阈值，因此这里并没有必要再次通过重投影匹配的手段去增加匹配点
3. 根据上一帧跟踪阶段：
   1. 优化位姿前获取匹配：这里使用和地图初始化阶段相似的匹配获取方式，只不过，这里使用了金字塔层级来提前筛选掉一些匹配，