第一次过ORB_SLAM2的代码，其实还有很多算法细节还是没有弄明白，接下来的任务是弄明白具体算法并对其增加部分小功能O(∩_∩)O哈哈~#ifndefLOOPCLOSING_H#defineLOOPCLOSING_H#include"KeyFrame.h"#include"LocalMapping.h"#include"Map.h"#include"ORBVocabulary.h"#includ

看到网上介绍ORB-SLAM2，基本上介绍一个系统的框架，或者按照线程，Tracking,LocalMapping,LoopClosing，介绍大致流程，但是细节讲的不是很多，只能说懂个大概原理。

参考论文：http://people.csail.mit.edu/bkph/papers/Absolute_Orientation.pdf参考ORB-SLAM源码详解sim3计算：RtsORB-SLAM源码中的文件Sim3Slover.ccvoidSim3Solver::ComputeCentroid(cv::Mat&P,cv::Mat&Pr,cv::Mat&C){cv::reduce(P,C,1

TableofContents1.LoopClosing线程工作内容2.LoopClosing线程代码流程分析1）闭环检测2）计算sim33）闭环校正3.小结在上一篇笔记ORB-SLAM2代码阅读笔记（

SystemSystemORBVocabulary字典类KeyFrameDatabase关键帧的数据库Map地图的构建FrameDrawer画图工具Tracking追踪LocalMapping局部地图的类LoopClosing

旋转矩阵计算3）平移向量计算4）尺度计算3.代码解析1）sim3求解器构造函数Sim3Solver2）sim3迭代求解Sim3Solver::iterate本篇笔记对ORB-SLAM2代码阅读笔记（八）：LoopClosing

初始化LoopClosing线程并la

简单概括下SLAM主要步骤：传感器信息读取、视觉里程计（VO）、后端优化（Optimization）、回环检测（LoopClosing）、建图（Mapping）该文章主要介绍编程基础部分：在Linux进行编程的方法介绍程序名

ORB_SLAM2框架简介ORB_SLAM2源码介绍ORB_SLAM2源码编译ORB_SLAM2基础知识视觉SLAM十四讲从理论到实践ORB_SLAM2框架简介Tracking-跟踪LocalMapping-地图LoopClosing

sim3群运算Sim3=(sR01×3t1)最小表示：[ω,ν,σ]，其中ω∈R3,ν∈R3,σ∈R，分别表示旋转、位移、尺度增量。逆运算：S−1=⎛⎝1sRT01×3−1sRTt1⎞⎠指数运算：sim3=([w]×+σI3×301×3ν0)expSim3(ν,ω,σ):=exp([w]×+σI3×301×3ν0)=(eσexp([ω]×)01×3Wν1)W=(eσ−1σ)I+Aσ+(1−B)θθ

转载请注明出处，谢谢原创作者：Mingrui原创链接：https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12369339.html本文要点：ORB-SLAM2LoopClosing

读书笔记：回环检测回环检测与词袋回环检测的意义:VO和后端都存在误差SLAM的建图与定位是耦合的——误差将会累计LoopClosing步骤:检测到回环的发生计算回环修选帧与当前帧的运动验证回环是否成立闭环

ORBSlam2中的闭环检测和后端优化LoopClosingLoopClosing在现在的Slam系统中是非常重要的一个部分，VO总是会有累计误差，而LoopClosing通过检测是否曾经来过此处，进行后端优化