【ORB-SLAM2：十一、C++多线程理论与实践】_slam多线程性能优化部署-优快云博客

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多线程技术是现代编程的重要组成部分，其广泛应用于提高程序效率和性能。在C++中，多线程开发为实现复杂功能提供了强大的支持。本章将从理论和实践角度全面剖析C++多线程的基础概念、开发方法、潜在问题及其在实际项目中的应用。

11.1 并发和并行的区别

11.1.1 并发与并行的定义

并发：指在同一时间段内处理多个任务。虽然任务可能会交替执行，但在一个时间点上，只有一个任务在运行。
并行：指在同一时刻执行多个任务，通常需要多核处理器支持。

11.1.2 核心区别

特性	并发	并行
执行方式	任务交替执行	任务同时执行
依赖硬件	不需要多核处理器支持	需要多核处理器支持
示例场景	单线程任务分片处理	多线程在多核上同时运行

11.1.3 应用场景

并发场景：多任务调度、事件循环（如GUI应用）。
并行场景：大规模科学计算、视频编码。

11.1.4 理解误区

很多开发者容易将并发和并行混为一谈，但在实践中应明确区分两者。例如，在单核系统中，通过时间分片可以实现并发，而并行则无法实现。

11.2 理解并发

11.2.1 并发的实现基础

上下文切换：操作系统通过调度算法快速切换任务，使其看起来是并发执行的。
线程调度：CPU时间分片分配给多个线程。

11.2.2 并发的挑战

共享资源：多个线程访问同一资源可能导致竞争。
数据一致性：如果线程未正确同步，会产生不可预期的结果。
调试困难：并发环境下的Bug往往是间歇性的。

11.2.3 实现并发的工具

线程（Thread）：最基本的并发单元。
任务（Task）：基于线程的抽象，常用在C++标准库的std::async中。

11.3 进程 vs. 线程

11.3.1 定义与特点

进程：独立运行的程序实例，每个进程有自己独立的内存空间。
线程：进程内的执行单元，多个线程共享进程的内存空间。

11.3.2 核心区别

特性	进程	线程
内存空间	独立	共享
开销	创建、切换代价较大	创建、切换代价较小
通信方式	需要进程间通信（IPC）	通过共享内存直接通信

11.3.3 使用场景

进程：适用于需要高隔离性的场景，如运行独立的服务。
线程：适用于需要高效共享数据的场景，如实时渲染。

11.4 多线程的应用

11.4.1 多线程的典型应用场景

高性能计算
通过将计算任务分成多个子任务并行处理，提升性能。
实时系统
在嵌入式系统中多线程常用于处理实时任务。
图形渲染
现代图形引擎通过多线程实现异步加载和并行渲染。
网络服务
使用线程池实现高并发请求处理。

11.4.2 优势

提高CPU利用率。
改善程序响应速度。
充分利用多核硬件。

11.4.3 挑战

线程安全问题。
资源竞争与死锁。

11.5 构建子线程

11.5.1 创建线程的方式

C++中可以通过以下方法创建线程：

使用std::thread

#include <thread>
void task() {
    std::cout << "Task running in thread!" << std::endl;
}
int main() {
    std::thread t(task);
    t.join();
}

使用std::async
异步创建任务：

#include <future>
int task() {
    return 42;
}
int main() {
    auto future = std::async(task);
    std::cout << future.get() << std::endl;
}

11.5.2 线程管理

join：等待线程完成。
detach：分离线程，使其在后台运行。

11.5.3 实践案例

使用多线程实现矩阵的并行乘法，显著提高运算效率。

11.6 多线程数据共享

11.6.1 数据共享的机制

多个线程可以通过共享内存访问同一变量，但需要注意同步问题。

11.6.2 线程同步工具

互斥锁（Mutex）：确保同一时间只有一个线程访问资源。
条件变量（Condition Variable）：用于线程间通信。

11.6.3 示例代码

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
std::mutex mtx;
int counter = 0;
void increment() {
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
    counter++;
}
int main() {
    std::thread t1(increment);
    std::thread t2(increment);
    t1.join();
    t2.join();
    std::cout << "Counter: " << counter << std::endl;
}

11.7 多线程中死锁问题

11.7.1 死锁的定义

死锁是指多个线程因为资源竞争而互相等待，最终无法继续执行的现象。

11.7.2 解决方法

资源分配顺序：保证线程按照相同顺序请求资源。
尝试锁：使用std::try_lock避免阻塞。

11.8 ORB-SLAM2中的多线程代码解析

ORB-SLAM2 是一种高效的视觉 SLAM 系统，采用多线程架构，以实现对不同任务的并行处理，提升系统性能和实时性。本节将详细解析 ORB-SLAM2 中的多线程设计与实现，包括线程划分、任务分配、数据共享与同步的具体细节。

11.8.1 多线程模型概述

ORB-SLAM2 的多线程架构主要包括以下三个核心线程：

跟踪线程（Tracking Thread）
- 负责接收输入帧并实时估计相机位姿。
- 实现了特征提取、匹配和位姿估计的核心功能。
局部建图线程（Local Mapping Thread）
- 负责优化局部地图。
- 包括关键帧插入、新地图点生成和局部优化等任务。
闭环检测线程（Loop Closing Thread）
- 用于检测并校正回环。
- 利用视觉词袋检测候选关键帧，并通过优化进行闭环修正。

ORB-SLAM2 通过这些线程实现了任务的并行处理，各线程之间通过共享的数据结构和同步机制进行协作。

11.8.2 跟踪线程解析

(1) 跟踪线程的功能
跟踪线程是 ORB-SLAM2 的核心线程，其主要任务包括：

读取输入帧（单目、双目或RGB-D）。
提取ORB特征点并匹配上一帧的特征。
估计当前帧的相机位姿。
判断是否需要插入关键帧。

(2) 跟踪线程的执行逻辑
跟踪线程的工作流程如下：

特征点提取与匹配
对每一帧图像提取ORB特征，并通过匹配与上一帧建立初步的几何关系。
位姿估计
使用PnP或优化方法估计当前帧的相机位姿。
判断关键帧插入
通过评估帧间重叠程度、运动距离等指标，决定是否将当前帧作为关键帧插入。
任务传递给局部建图线程
如果插入了关键帧，将其与新生成的地图点传递给局部建图线程。

(3) 数据共享与同步

跟踪线程会将处理后的关键帧和地图点传递给局部建图线程。
使用互斥锁（std::mutex）保证数据结构的同步访问。

11.8.3 局部建图线程解析

(1) 局部建图的功能
局部建图线程的主要任务是：

插入新关键帧并更新局部地图。
生成新地图点并剔除冗余地图点。
对局部地图进行优化（Local Bundle Adjustment）。

(2) 局部建图的核心逻辑

关键帧处理
- 接收跟踪线程传递的新关键帧。
- 通过拓展邻域搜索，更新局部地图点。
地图点管理
- 生成新的三角化地图点。
- 剔除无效或冗余的地图点。
局部优化
使用局部 BA 对关键帧和地图点的位姿进行优化，提高地图的精度。

(3) 数据同步与线程通信
局部建图线程会持续从跟踪线程接收任务，并将优化后的数据同步到共享地图结构中，使用条件变量（std::condition_variable）实现线程间通信。

11.8.4 闭环检测线程解析

(1) 闭环检测的功能
闭环检测线程通过视觉词袋检测候选关键帧，判断是否存在回环，并对地图进行全局优化。

(2) 闭环检测的核心步骤

候选关键帧的检测
- 通过词袋模型与当前关键帧的词袋描述子进行匹配，确定候选关键帧。
Sim(3)位姿估计
- 使用Sim(3)算法计算当前关键帧与候选关键帧的相对位姿。
闭环矫正
- 对地图的姿态和点位进行全局调整，保证一致性。

(3) 数据同步
闭环检测线程需要与局部建图线程共享关键帧和地图点数据，并通过互斥锁确保访问安全。

11.8.5 多线程数据结构和同步机制

(1) 数据结构设计

关键帧数据库：存储所有关键帧及其描述子，支持快速检索。
地图点管理：存储所有地图点，维护关键帧与地图点的双向关系。

(2) 数据同步机制

互斥锁：确保线程安全访问共享数据。
条件变量：用于线程间的任务调度和通知。
任务队列：在线程间传递任务，保证数据的有序处理。

(3) 线程通信示例
跟踪线程通过关键帧队列向局部建图线程传递任务：

std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
std::queue<KeyFrame*> keyframeQueue;

void TrackingThread() {
    while (true) {
        KeyFrame* kf = new KeyFrame();
        {
            std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
            keyframeQueue.push(kf);
        }
        cv.notify_one();
    }
}

void LocalMappingThread() {
    while (true) {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        cv.wait(lock, [] { return !keyframeQueue.empty(); });
        KeyFrame* kf = keyframeQueue.front();
        keyframeQueue.pop();
        lock.unlock();
        ProcessKeyFrame(kf);
    }
}