ORB-SLAM3源码分析（案例分析）

一、ORB-SLAM3简介

ORB-SLAM3 (Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM 3) 是一种视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）系统，用于机器人和计算机视觉领域。它是ORB-SLAM系列的第三个版本，ORB-SLAM3基于单目、双目和RGB-D摄像头，能够在不同的环境中进行实时的相机定位和稠密地图构建。

ORB-SLAM3的主要特点包括：

1. 多传感器支持：支持单目、双目和RGB-D相机，这使得系统在不同的应用场景中具有更大的灵活性。
2. 多线程架构：采用多线程架构，以提高系统的实时性和计算效率。
3. 关键帧管理：通过关键帧管理系统来维护地图和优化轨迹，确保系统的鲁棒性和准确性。
4. 回环检测与闭环优化：包括回环检测（Loop Closure）和全局闭环优化（Global Bundle Adjustment），以减少累计误差并提高定位精度。
5. 稠密地图构建：能够构建稠密点云地图，提供更详细的环境表示。

ORB-SLAM3被广泛应用于机器人导航、增强现实（AR）、无人驾驶汽车等领域，因其精度高、鲁棒性强、实时性能好而受到学术界和工业界的高度关注。

二、ORB-SLAM3源码分析

ORB-SLAM3源码包含多个模块，内容比较多，此处为了方便了解其原理，选择源码中给出的案例库中的Stereo案例进行介绍。ORB-SLAM3官方GitHub地址：https: