ORB-SLAM2算法分析及代码解析-简介-01

最新推荐文章于 2025-03-11 00:38:46 发布
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分类专栏： 视觉SLAM 文章标签： ORB-SALM 视觉SLAM 算法解析
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ORB-SLAM算法简介

ORB-SLAM

ORB-SLAM是由西班牙萨拉戈萨大学Raul Mur-Artal 和 Juan D. Tard ´ os两人从2012年到2016年开发的目前state of art 的SLAM算法，并实现了开源。该算法是基于特征点SLAM的巅峰之作，它结合了ORB特征、DBOW2视觉词袋法，多线程共同实现追踪Tracking、局部建图LocalMapping(关键帧KeyFrameshe和地图点Mappoints的维护)、及闭环检测（LoopClosing）。接下来将从ORB特征点提取及其匹配方法,KeyFrames和Mappoints的选取及维护，Tracking,LocalMapping,LoopClosing，优化方法等各部分进行分析（主要针对RGB-D的方法）。

优势

  1. 整个系统，三个线程统一使用ORB特征，实现了在CPU上的实时运行。即使在光照和视点改变的情况下也有较好的结果。
  2. 得益于闭环检测和重定位，在长期的环境中也好较好的结果。
  3. 关键帧与地图点生成与维护的条件，covisibility graph的使用。

整体框架

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[1]: Fast Relocalisation and Loop Closing in Keyframe-Based SLAM
[2]:ORB-SLAM: Tracking and Mapping Recognizable Features
[3]:ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System
[4]: ORB-SLAM2: An Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo,and RGB-D Cameras
[5]: ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF
[6]: Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
[7]: https://blog.youkuaiyun.com/qq_30356613/article/category/6897125 （好的博客解析）

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跟踪线程中的SLAM模式和纯定位模式就是在可视化界面进行修改的。③然后计算图一特征点和在图二找到的最佳匹配点的角度差，通过直方图统计 特征点的角度差值主流的前三个区域（因为所有的特征点的角度变化应该是一致的），其余的匹配认为是误匹配。对pKF和F中的特征点进行快速匹配，不属于同一node的特征点直接跳过匹配（只有属于同一node，才有可能是匹配点）；对当前关键帧和 共视关键帧 中的特征点进行快速匹配，不属于同一node的特征点直接跳过匹配（只有属于同一node，才有可能是匹配点）；
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参考这篇文章做的pdf 文件https://blog.youkuaiyun.com/snnily/article/details/79560722 具体视频讲解可以参考 https://v.qq.com/x/page/p0526c7c1cm.html
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