??????? Orb_SLAM被業(yè)內(nèi)人士稱為第一個現(xiàn)代SLAM方法，不僅是因為其工程化良好，簡單易用。OrbSLAM更是對PTAM的改進(jìn)，PTAM分離了追蹤和地圖構(gòu)建過程。OrbSLAM走的更遠(yuǎn)，把閉環(huán)檢測和世界地圖的優(yōu)化從局部地圖優(yōu)化中獨立出來，另辟一個線程，使在線SLAM過程應(yīng)用到了更大的場景中。

??????? 作為傳統(tǒng)在線SLAM算法的濾波器算法，使用EM同時完成追蹤和地圖構(gòu)建；PTAM引入BA，把地圖構(gòu)建從追蹤中獨立出來，增大在線SLAM的使用場景；OrbSLAM工程方法，把閉環(huán)檢測和世界地圖優(yōu)化獨立出來，使在線SLAM應(yīng)用到更大的場景，并可以應(yīng)用到室外。

??????? OrbSLAM應(yīng)用廣泛的一個前提是其開源工程做的不錯，方法論和設(shè)計模式有可圈可點之處。引發(fā)全員SLAM。

0.ORB_SLAM的官方網(wǎng)站：http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/

1. 參考知乎上對 orb-slam?的評價：orb-slam在眾多SLAM方法中處于怎樣的地位

2. 評價說是 PTAM 的改進(jìn)版：PTAM主頁

3. Orb_SLAM的 GitHub 頁面：此頁面有詳細(xì)的使用方法

4. 使用Orb_SLAM的一些實用參考工程：視覺SLAM實戰(zhàn)（一）：RGB-D SLAM V2、Orb_SLAM

?? ? "RGBDSLAMv2 is based on the ROS project, OpenCV, PCL, OctoMap, SiftGPU and more – thanks!" 你還在等什么？裝裝裝！好在這些東西在Ubuntu下安裝，就是幾句話搞定的事。

???? ROS hydro安裝指南： http://wiki.ros.org/cn/hydro/Installation/Ubuntu （加ppa源后直接安裝）

?? ? Linux OpenCV安裝指南：http://blog.sciencenet.cn/blog-571755-694742.html （從源代碼編譯）

? ?? PCL：http://www.pointclouds.org/downloads/linux.html （加ppa后安裝）

5. Orb_SLAM的使用方法中文介紹：ORB-SLAM(1) --- 讓程序飛起來

?

?????? 本文給出了一些注意事項和排錯方法，值得沒有時間讀詳細(xì)文檔的使用者參考一下。

6.? SLAM:ORB_SLAM源代碼中的設(shè)計模式分析

??????? 此文分析了ORB_SLAM的設(shè)計模式的由來。原文鏈接：SLAM代碼（設(shè)計模式）

??????? 若要讀取代碼之前先觀其思路，看看這個系列的不錯：http://blog.csdn.net/wendox/article/month/2016/12

?

一部分摘抄

??????? 引入一個Frame結(jié)構(gòu)，為了實現(xiàn)上述的跟蹤器，第一步是讀取圖像，通過圖像的數(shù)據(jù)估計當(dāng)前幀對應(yīng)的位姿狀態(tài)。場景中相同的點在不同的視角中構(gòu)成一個基礎(chǔ)矩陣的關(guān)系，一個圖像幀的圖像平面和另一幀的圖像的平面之間構(gòu)成單應(yīng)矩陣的關(guān)系。使用最小二乘法通過圖像點可以計算得到單應(yīng)矩陣和基礎(chǔ)矩陣，，使用矩陣奇異值分解（SVD）可將單應(yīng)矩陣或者基礎(chǔ)矩陣分解恢復(fù)出位姿變化。這些內(nèi)容的實現(xiàn)可以放到Frame結(jié)構(gòu)，也可以像ORB那樣專門放到一個Initializer里邊。Frame需要和Map完成互動。除了需要計算當(dāng)前幀的位姿，還要完成特征點的三維重建。有的方法使用了一個深度濾波器，如SVO，LSD中考慮了極線與深度的夾角，這樣會得到一個半稠密的地圖。因為稠密的地圖點想要試試完成一般是需要使用GPU來完成的。圖像的上的特征點和空間中的三維點如何對應(yīng)呢？常用的方法是PnP。PnP是已知三維點計算相機(jī)位姿，三維重建是已知相機(jī)位姿計算三維點。

??????? PnP的計算中需要知道相機(jī)的內(nèi)參數(shù)，這里引入第二個結(jié)構(gòu)相機(jī)模型Camera，他保存并管理相機(jī)的參數(shù)，進(jìn)行一些圖像空間到世界空間的轉(zhuǎn)換，完成圖像點（關(guān)鍵特征點）的去畸變。

??????? 如何解決累計誤差問題，常用的方法是使用路標(biāo)點和當(dāng)前圖像點進(jìn)行匹配估計相機(jī)的運動，這時候需要存儲這些路標(biāo)點的描述子。另外一方面在LSD-SLAM, SVO等方法中，是怎樣存儲路標(biāo)點的呢？這里引入一個結(jié)構(gòu)叫做Mappoint。

??????? 如何評價一個路標(biāo)點的好壞程度？如何如何保存病管理這些路標(biāo)點呢？路標(biāo)點的添加刪除等管理工作可以放入另外一個結(jié)構(gòu)Map中進(jìn)行。地圖中以何種形式保存這些路標(biāo)呢，一種方法是路標(biāo)放在圖像幀里作為關(guān)鍵幀KeyFrame進(jìn)行保存和提取。關(guān)鍵幀串起來成為一個地圖。這樣做的好處就是我們使用了關(guān)鍵幀繼承了幀的性質(zhì)，便于以后特征點匹配。在前邊累計相機(jī)運動的時候參考幀是前一幀圖像，這里的參考幀是關(guān)鍵幀的圖像。關(guān)鍵幀是相機(jī)運動過程中保留了重要信息的最小集合中的元素。理論上關(guān)鍵幀是沒有重疊的。后端優(yōu)化的對象主要是關(guān)鍵幀。

?

不足之處：

????? ORB-SLAM工程在設(shè)計數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)時關(guān)系鏈接極為復(fù)雜，應(yīng)該有一種能降低工程模塊耦合的方法。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的SLAM: Orb_SLAM的使用小综述的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。