【ORB-SLAM2】代码框架精讲

最新推荐文章于 2024-07-04 10:09:53 发布
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#ORB-SLAM2 #SLAM

本文分享了一个ORB-SLAM2的代码逻辑框架图，旨在帮助初学者更好地理解该系统的结构。提供了一个可以直接下载的GitHub链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ORB-SLAM2 代码逻辑框架图

这个代码逻辑框架图是作者17年时做的，希望时隔多年后的分享还能帮助到一些刚刚接触SLAM的同学，由于优快云的下载搞得太复杂，还需要积分，所以我直接贴上我的github仓储链接吧，大家点击进入仓储就可以直接下载了！
https://github.com/Jing-lun/ORB-SLAM2_Code_Architecture
如果觉得我做的还可以麻烦给我的仓储一个star或者fork哦！

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3D视觉工坊
09-11 1301
作者：泡椒味的口香糖 | 来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf和代码。添加微信：dddvisiona，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。0. 笔者个人体会NeRF这两年真的是火出天际，ICCV 2023有非常多的NeRF文章，有优化速度精度的，也有动态环境这样的特殊场景NeRF。但NeRF和SLAM结合还是一个很新兴的方向，首先实时性难以保证，...
MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】SLAM技术详解（基础篇）（三）
qq_36130719的博客
02-27 1083
基于粒子滤波框架的激光SLAM，RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图，结合里程计和激光信息，每个粒子都携带一个地图，构建小场景地图所需的计算量较小，精度较高。但在高分辨率建图时，在静止状态下更新不好，存在震荡并noise过多。
ORB-SLAM2从理论到代码实现（一）：整体框架
qq_20123207的博客
09-05 9908
本人邮箱 jinbo66888@qq.com，欢迎交流。 一、总述       ORB-SLAM是由Raul Mur-Artal，J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos在2015年提出。它是一个基于特征识别的单目slam系统，可以实时运行，适用于各种场合，室内的或者室外的，大场景或小场景。系统具有很强的鲁棒性，可以很好地处理剧烈运动图像、可以有比较大的余地自由处理闭环控...
ORB-SLAM2——整体框架
xiaohu的博客
11-04 3612
整体框架 ORB_SLAM2由3+1个平行线程组成，包括跟踪、局部建图、回环检测以及在回环检测后的全局BA优化。之所以说是3+1，因为第四个线程仅在回环检测并确认后才执行。 三个主要并行线程： Tracking：寻找局部地图特征点并进行匹配，运用纯运动BA最小化重投影误差，定位每帧相机位姿。 Local Mapping：运用局部BA算法优化相机位姿和特征点云。 Loop Closing：检测回环...
ORB-slam2源码分析（1）- 整体框架
jiajiading的博客
11-29 2452
ORB-slam2源码分析（1） 前言整体框架TrackingLocal mappingLoop closing总结 前言 非科班出身，也非擅长业务，仅用来学习记录，扩展知识。主要熟悉的是激光slam，但vslam与激光slam整体框架理论基本相同，但是具体技术细节差距较大，希望从中获取更多知识点，可取长补短。从技术角度看，相结合是趋势；从实际出发，需具体看产品定位； vslam包含许多视觉相关知识点，相对于laser，知识点及其理论都较为复杂，基于学习目的和精力有限，文档仅分析整个框架和记录部分核心功能源
【SLAM学习】ORB-SLAM2-大体框架（OpenVSLAM）
weixin_44649327的博客
11-06 3772
OpenVSLAM是包含ORB-SLAM2内容并重新改写扩充后的仓库，因此和ORB-SLAM2源代码一些代码构造和变量名称不完全一样。虽然已经OpenVSLAM仓库已经停用了，但因为原来项目所用，因此继续延续以这个复习。大体的学习步骤就是根据b站的ORB-SLAM2的进行跟进看的过程中去对应OpenVSLAM里的相应实现。
ORB-SLAM2框架梳理
Hansry的博客
05-10 1144
第3周课件-全网最详细的ORB-SLAM2精讲1
08-04
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ORB-SLAM3系列：论文重点导读及整体算法流程梳理
智星崛起
05-31 957
4000+纯干货分享
TRO新文：用于数据关联、建图和高级任务的对象级SLAM框架
3D视觉工坊
07-14 301
作者：小飞飞 | 来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf。添加微信：cv3d007，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。对象SLAM被认为对于机器人高级感知和决策制定越来越重要。现有研究在数据关联、对象表示和语义映射方面存在不足，并且经常依赖于额外的假设，从而限制了它们的性能。在本文中，我们提出了一个综合的对象SLAM框架，该框架专注于基于对象的感...
ORB_SLAM2代码注释原理解析
05-08
ORB_SLAM2 特征法SLAM 单目 双目 RGBD * ORB主要借鉴了PTAM的思想，借鉴的工作主要有 * Rubble的ORB特征点； * DBow2的place recognition用于闭环检测； * Strasdat的闭环矫正和covisibility graph思想； * 以及Kuemmerle和Grisetti的g2o用于优化。
SLAM系统复习回顾之ORB-SLAM2
qq_42692305的博客
10-03 273
SLAM系统复习回顾之ORB-SLAM2
理解 ORB-SLAM2 框架
最新发布
weixin_63669609的博客
07-04 410
ORB-SLAM2[4] 是⼀个⾮常经典的视觉 SLAM 开源⽅案，它可以作为你学习 SLAM 的范本。src中包含一些cc文件，作为该项目的源文件，include中包含一些h文件，作为项目的头文件，Examples中包含各种数据的读取代码。2.如果处理RGB-D+IMU数据，生成rgbd_intertial_realsense_D435i可执行文件。编译出一个名为ORB_SLAM3的动态链接库，根据处理的数据情况生成不同的可执行文件。(c) ORB-SLAM2 中的可执⾏⽂件链接到了哪些库？
ORB-SLAM2源码分析和学习笔记02：ORB-SLAM2整体框架
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ORB_SLAM2 算法框架解析
weixin_43503355的博客
11-30 4727
1 概述： ORB_SLAM2在ORMB_SLAM1单目的基础上增加了双目立体视觉和RGBD，是一套支持单目、双目以及RGB-D的完整方案，拥有地图重用、回环检测、重定位等特性功能。 ORB_SLAM1详解地址：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43503355/article/details/121474574?spm=1001.2014.3001.5501 ORB_SLAM2主要由以下贡献： a：是第一个同时支持单目、双目、RGB-D相机的开源的SLAM系统，包含回环检测、重定
ORBSLAM2学习笔记（1）——整体框架
a735148617的博客
07-04 544
ORBSLAM2学习笔记（1）整体框架 ORB特征原理 首先，简单而笼统地概括ORB特征原理。ORB特征试由Fast关键点和rBRIEF描述子构成的。Fast关键点有一个问题，那就是不具备尺度一致性。ORB用图像金字塔的方式解决了这一问题。也就是对图像降采样，来模拟从远处看到物体的情形。比如图像里有一只猫，对它进行降采样，高和宽每两个像素点取一个，这样得到的图像高和宽都是1/2，效果和你在两倍远看猫试一样的。BRIEF描述子也有一个问题，那就是没有旋转不变性。ORB通过为FAST关键点确定方向，解决了这一问
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05-21 372
自己一点理解，欢迎纠错哈 ORBSLAM2 代码框架： ├── build_ros.sh --使用ROS接口编译，支持ROS； ├── build.sh --非ROS接口，编译； ├── CMakeLists.txt ...
SLAM入门之ORBSLAM2代码理解——系统框架
霓而~
02-26 970
ORBSLAM是目前SLAM开源框架中基于特征点视觉的一个里程碑式的成果。它将整个SLAM过程划分为三个线程：（1）tracking线程：追踪，它是整个系统数据流入的开端，也是VO视觉里程计的过程（2）local mapping线程：局部地图构建（3）local closing线程：回环检测三个线程分别存放在对应的三个文件中，分别是Tracking.cpp、LocalMapping.cpp和Loo...
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ORB-SLAM2是一种基于特征的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，用于实时地同时定位和建图。它是由Raul Mur-Artal等人开发的，是ORB-SLAM的改进版本。 ORB-SLAM2的框架主要包括三个关键模块：前端、后端和闭环检测。 前端模块主要负责提取图像特征并进行特征匹配，以及通过特征点的运动估计相机的位姿。ORB-SLAM2使用Oriented FAST and Rotated BRIEF（ORB）特征来进行特征提取和描述。通过特征点的匹配和运动估计，可以实时地跟踪相机的运动轨迹。 后端模块主要负责优化相机位姿和地图点的位置。ORB-SLAM2使用基于非线性优化的方法，例如g2o库，来最小化重投影误差，从而优化相机位姿和地图点的位置。 闭环检测模块主要用于检测和处理闭环回路。当相机经过之前已经观察过的区域时，闭环检测模块会检测到这个回路，并通过优化来修正之前的位姿估计和地图点位置。 总体来说，ORB-SLAM2通过前端模块进行实时的相机跟踪，后端模块进行优化，闭环检测模块进行回路检测和修正，从而实现了实时的同时定位和建图。
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