ORB-SLAM 与RGB-SLAM的区别

关于ORB_SLAM运行以及RGB-D dataset的相机参数的问题

1.在github的教程上https://github.com/raulmur/ORB_SLAM这样提到

Launch ORB-SLAM from the terminal (roscore should have been already executed):

rosrun ORB_SLAM ORB_SLAM PATH_TO_VOCABULARY PATH_TO_SETTINGS_FILE

You have to provide the path to the ORB vocabulary and to the settings file. The paths must be absolute or relative to the ORB_SLAM directory. We already provide the vocabulary file we use in ORB_SLAM/Data/ORBvoc.yml. Uncompress the file, as it will be loaded much faster.
我想请教一下其中ORB vocabulary










2.vocabulary这里是指visual vocabulary（视觉词汇），是一种树型数据结构模型，ORB-SLAM里面主要用来做回访(loop-closure)检测，对于不同数据集严格来说需要离线单独处理生成，但一般成像条件都差不多所以对于不同图像数据集可以使用相同的词汇数据文件（相当于一个数据库文件，方便快速保存和查询视觉特征信息），详细介绍你应该直接看它论文和引文或者找其它相关论文看吧，所以，你测试其它数据集的时候也可以先直接用ORB-SLAM提供的。

TUM-vision的数据集里面一般都包含有相机参数了，如果是ROS的bag文件，bag文件里面一般也会包含有相机参数的topic（比如/image_info），你可以直接用rostopic echo 查看。

我看到了tum上关于bag文件中相机参数topic的说明，不过都是ros的默认参数。




3./camera/rgb/camera_info (sensor_msgs/CameraInfo) contains the intrinsic camera parameters for the RGB camera, as reported by the OpenNI driver

链接在
http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/file_formats#intrinsic_camera_calibration_of_the_kinect