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ORB-SLAM2算法分析及代码解析-简介-01

ORB-SLAM算法简介

  • ORB-SLAM
    • 优势
    • 整体框架

ORB-SLAM

ORB-SLAM是由西班牙萨拉戈萨大学Raul Mur-Artal 和 Juan D. Tard ´ os两人从2012年到2016年开发的目前state of art 的SLAM算法，并实现了开源。该算法是基于特征点SLAM的巅峰之作，它结合了ORB特征、DBOW2视觉词袋法，多线程共同实现追踪Tracking、局部建图LocalMapping(关键帧KeyFrameshe和地图点Mappoints的维护)、及闭环检测（LoopClosing）。接下来将从ORB特征点提取及其匹配方法,KeyFrames和Mappoints的选取及维护，Tracking,LocalMapping,LoopClosing，优化方法等各部分进行分析（主要针对RGB-D的方法）。

优势

  1. 整个系统，三个线程统一使用ORB特征，实现了在CPU上的实时运行。即使在光照和视点改变的情况下也有较好的结果。
  2. 得益于闭环检测和重定位，在长期的环境中也好较好的结果。
  3. 关键帧与地图点生成与维护的条件，covisibility graph的使用。

整体框架

ORB-SLAM2算法分析及代码解析-简介-01_第1张图片
ORB-SLAM2算法分析及代码解析-简介-01_第2张图片
ORB-SLAM2算法分析及代码解析-简介-01_第3张图片
ORB-SLAM2算法分析及代码解析-简介-01_第4张图片
[1]: Fast Relocalisation and Loop Closing in Keyframe-Based SLAM
[2]:ORB-SLAM: Tracking and Mapping Recognizable Features
[3]:ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System
[4]: ORB-SLAM2: An Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo,and RGB-D Cameras
[5]: ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF
[6]: Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
[7]: https://blog.csdn.net/qq_30356613/article/category/6897125 （好的博客解析）

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