OpenXR+Runtime:Monado Realsense SLAM Tracker解析
先抛出个大问题：
如何实现VIO(visual-inertial odometry)设备使用Monado外接SLAM算法？
这是一个庞大的问题
要实现OpenXR–Monado Runtime–SLAM这条通路在具体VIO device上落地非一朝一夕
通过源码以及Collabora团队的博客可以看到，Monado已在多个硬件设备上进行了适配
但是也仅限于在Linux环境里
运行示例 (SLAM-VIO Tracking for Monado OpenXR)：
左上：RealSense D455 (data source)
右上：Basalt SLAM
左下：OpenXR application
Monado目前对VIO(视觉惯性里程计)设备的适配主要有：
索尼：PSMV，PSVR
微软：WinMR
Intel：Realsense
PSMV，PSVR是Outside-In
WinMR，Realsense是Inside-Out
Visual-inertial tracking for Monado
从Collabora今年4月5号发布的这篇博客可以看到：
1.Monado为了支持外接SLAM算法，对比研究了如今比较流行的三个开源SLAM系统
(1).Kimera-VIO:有商业许可
非常有前途的VIO系统，支持一个（单目）或两个（立体）相机和IMU一起操作，
但是并没有得到good result
(不清楚是没有调通还是没有得到太好的result)
(2).ORB-SLAM3: 没有商业许可
SLAM理论实现的第三次迭代，评价很高，当今最为流行。
可以在几乎任何传感器配置下运行，从纯单目（无IMU）SLAM 到全立体IMU SLAM，
实测结果可用，tracking运行良好
(3).Basalt:有商业许可
主要支持立体声配置，足够灵活，速度惊人，非常适合 XR 等实时应用程序。
ORB-SLAM3 也不错，但ORB-SLAM3的强项似乎在于处理预先记录的数据集。
Basalt 不仅速度非常快，源代码逻辑清晰，是软件工程思想的良好体现
另外还有ProSLAM、OpenVINS、RTAB-Map 和 HybVIO暂时没有进行研究。
2.通过研究三个SLAM算法，monado实现了一个标准头文件：slam_tracker.hpp
(1).这个标准头文件将这些SLAM算法与Monado进行集成
(2).每个SLAM系统都需要对该头文件实现一个Adapter
这个Adapter衔接Monado和SLAM系统内每一个package pipeline的input和output
(3).在实现过程中，需要具备系统pipelines的状态控制和一些队列机制的知识
(4).在Monado中，一个核心SLAM Tracker类负责与Adapter交互，
并实现通用的额外功能（例如，姿势预测）
(5).流程打通后
只需Camera和 IMU 硬件的驱动程序将其数据流传输给SLAM Tracker类就行了
流程图如下：
3.RealSense驱动程序的实现，比WinMR要好一些
(可能也是因为RealSense比WinMR设备要更简单一些)
左: Samsung Odyssey+
右: Intel RealSense D455
废话不多说了
下面就以一张较为粗略的代码流程图呈现 Realsense 在Monado中是如何衔接外部SLAM的
以后非必要不再以贴代码的方式来呈现了
上图简洁又明了，逻辑也一目了然
从流程图中可以看到
最终会走到一个比较重要的函数：t_slam_create( )
这个函数里包含了slam_tracker具体实现的重要参数、结构体、函数和基本步骤
下面再上一张t_slam_create( )函数的详解图：
Monado中设备衔接外部SLAM的代码还涉及到具体设备的驱动程序，
以及其他一些较为复杂的实现逻辑
目前看源码跟到的也只是其中很小的一部分，
后续还会持续跟踪，逐步完善补充