ORB-SLAM2论文解读与总结

最近阅读了Raúl Mur-Artal and Juan D. Tardós写的ORB_SLAM2论文，并做了一些小结

ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

以下是本人对这篇文章的一些小结，仅供参考。

 

一 、摘要部分

    ORB_SLAM2是一套基于单目、双目以及RGB-D的完整方案，可以实现地图重用、回环检测以及重新定位的功能。后端主要采用BA优化方法，内部包含了一个轻量级的定位模型，实现利用VO 追踪未建图区域和与地图点匹配实现零漂移定位。

这篇文章是在单目ORB-SLAM的基础上提出ORB-SLAM2，主要有以下贡献：

1. 这是首个基于单目，双目和RGB-D相机的开源SLAM方案，这个方案包括，回环检测，地图重用和重定位。

2. 结果说明，BA优化比ICP或者光度和深度误差最小方法的更加精确。

3. 通过匹配远处和近处的双目匹配的点和单目观测，双目的结果比直接使用双目系统更加精确。

4. 针对无法建图的情况，提出了一个轻量级的定位模式 ，能够更加有效的重用地图。

 

二、ORB_SLAM2

 

1、简介

    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。

前三个主要并行线程：

a、跟踪：通过寻找对局部地图特征进行匹配，利用纯运动BA最小化重投影误差进行定位每帧图片的相机；

b、局部建图：通过执行局部BA管理局部地图并优化；

c、回环检测：检测大的环并通过执行位姿图优化更正漂移误差。这个线程触发第四线程；

d、全局BA：在位姿图优化之后，计算整个系统最优结构和运动结果。

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