一步步带你看懂orbslam2源码--总体框架(一)

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ORB-SLAM2目录：

   一步步带你看懂orbslam2源码–总体框架(一)
   一步步带你看懂orbslam2源码–orb特征点提取(二)
   一步步带你看懂orbslam2源码–单目初始化(三)
   一步步带你看懂orbslam2源码–单应矩阵/基础矩阵,求解R,t(四)
   一步步带你看懂orbslam2源码–单目初始化(五)

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引言

   谈谈SLAM技术,其实更准确地说来应该是SLAM框架.距今为止,SLAM其实已经发展了近30多年的历史,其理论框架已经大体成熟与定型,基本上都是分为前端视觉里程计,后端基于滤波或者非线性优化,回环检测以及建图等.该技术属于底层技术,主要是服务于上层应用的需求,目前的应用点有移动机器人,自动驾驶,无人机,AR,VR等.

   SLAM从构建地图的种类进行划分,有稀疏地图,半稠密地图和稠密地图.顾名思义就是所构建地图的地图点数量的程度.从使用的传感器种类方面进行划分,有纯视觉SLAM(仅用相机),激光SLAM(纯用激光),视觉+IMU(Inertial measurement unit–惯性测量单元) SLAM,以及激光+视觉+IMU的方案.目前激光SLAM技术已经成熟,市面上的大多数扫地机器人还是采用纯激光的SLAM,但是目前激光雷达制造成本久居不下,市面价格更是及其离谱,好的激光,可能光光一个激光雷达就顶起来整辆车的价格(贵的十几万一个…),正是由于这样的原因,才促成了视觉SLAM和其他各种传感器方案的诞生.由于相机的廉价,且相机能提供丰富的场景信息,因此被广泛采用,许多学者也相继研究如何利用相机感知周围环境,构建出周围地图以及估计出自身运动轨迹.这些年来也诞生了许多优秀的纯视觉SLAM的(vSLAM)开源系统方案出来,例如:

• 稀疏地图:
• ORB-SLAM2(单目,双目,RGB-D,立体相机)
  半稠密地图:
• LSD-SLAM(单目,双目,RGB-D)
• DSO(单目)
• SVO(单目,其实不能算一个完整的SLAM,仅VO)
  稠密地图:
• RGB-D SLAM2(RGB-D)
• Kintinuous(RGB-D)
• Elastic