常见SLAM框架简介总结

一、 ORB-SLAM2

ORB-SLAM算法的一大特点是在所有步骤统一使用图像的ORB特征。ORB特征是一种非常快速的特征提取方法，具有旋转不变性，并可以利用金字塔构建出尺度不变性。
ORB-SLAM利用三个线程分别进行追踪、地图构建和闭环检测。

1. 追踪

ORB特征提取
初始姿态估计（速度估计）
姿态优化（Track local map，利用邻近的地图点寻找更多的特征匹配，优化姿态）
选取关键帧

2. 地图构建

加入关键帧（更新各种图）
验证最近加入的地图点（去除Outlier）
生成新的地图点（三角法）
局部Bundle adjustment（该关键帧和邻近关键帧，去除Outlier）
验证关键帧（去除重复帧）

3. 闭环检测

选取相似帧（bag of words）
检测闭环（计算相似变换（3D<->3D，存在尺度漂移，因此是相似变换），RANSAC计算内点数）
融合三维点，更新各种图
图优化（传导变换矩阵），更新地图所有点

二、VINS-mono