随笔分类 - 一步步复现ORBSLAM2
一步步复现ORBSLAM2，将各个模块拆分开了，并做详细记录和源码实现。记录学习过程，并公开源码在github上。
摘要：前言 距离上一次博客更新已经过去了N年。。。 ORB-SLAM2继续更新，这真的是有生之年系列。 ORB-SLAM3在2的基础上，引进了IMU的初始化和融合估计，以及子地图功能。笔者目前 IMU 相关的知识相对比较薄弱，因此准备在第十四讲的时候再为大家介绍VI-ORBSLAM相关的内容。本讲主要关心
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摘要：本讲的文字内容主要用于描述图片，这张思维导图是我在阅读ORB-SLAM2源码时记录的，ORB-SLAM2系列的博客全部都是根据思维导图中的内容扩充的。可以说，这个思维导图就是我对ORB-SLAM2的大部分的理解。但因为个人能力有限，理解难免有所偏颇，望大家见谅。 这次，我就不私藏了。贡献给大家阅读。
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摘要：ORBSLAM2运行ROS节点障碍 ORBSLAM2提供了与ROS耦合的应用程序，放在单独的ROS文件夹中。同样的，它提供了与ROS无关联的同类型的应用程序。不过，为了方便，笔者主要测试了它在ROS下的应用程序，因为笔者的摄像头是用ROS提供的openni2来驱动的，所以可以利用相机主题直接为ORB
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摘要：ORBSLAM2特征点三角化简介 插入关键帧以后，我们还需要插入新的地图点。为了确保新插入的地图点是足够鲁棒的，进行严格的检查是必要的。ORBSLAM2在插入地图点的时候也十分仔细，上一讲我们提到了地图的更新策略，唯独三角化没有细讲，倒不是因为它不重要而不提，而是因为三言两语说不清楚，所以才需要单独
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摘要：ORBSLAM闭环简介 SLAM中闭环的目的，是将当前的相机位姿和场景与回环帧处的位姿和场景进行融合，从而消除累积误差，校正运动轨迹。那么达到这个目的的前提，是必须要检测到正确的回环。当然，这个要求在前面我们讲解回环检测的时候已经详细介绍过了，如果不能通过层层筛选，那么我们会选择不要闭环。但是，在检
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摘要：ORBSLAM2回环检测之几何验证简介 回环检测的目的是找到当前场景在历史中是否出现过，如果出现过，那会给我们提供一个非常强的约束条件，把我们偏离很多的轨迹一下子修正到正确的位置上。当然，这么好的东西，有利自然就有弊。万一我们检测出来的回环不是真正的回环，也就是说我们认错了地方，这种时候提供的回环约
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摘要：ORBSLAM2回环检测简介 由于回环检测模块包含两个部分的内容：其一是位置识别，即外观验证，通过图像间的相似度信息进行判断；其二是几何验证，通过回环候选帧与当前关键帧的几何关系来做进一步验证。 由于两部分内容都较为繁琐，因此笔者将回环检测模块拆分成两讲，今天这一讲主要介绍外观验证，下一讲则继续几何
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摘要：ORBSLAM2地图更新策略简介 地图的更新目标在于如何插入新的关键帧和地图点，同样，怎么剔除多余的关键帧和没用的地图点。 接下来，笔者会从下面几个方面来介绍地图的更新策略： 1. 统计当前关键帧的共视图关键帧，构建临时的局部地图； 2. 剔除当前关键帧中质量较差的地图点； 3. 局部地图重投影获取
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摘要：ORBSLAM2的关键帧简介 图像插入频率过高会导致信息冗余度快速增加，而这些冗余的信息对系统的精度却十分有限，甚至没有提高，反而消耗了更多的计算资源。这等于吃力不讨好。 关键帧的目的在于，适当地降低信息冗余度，减少计算机资源的损耗，保证系统的平稳运行。 ORBSLAM2也是沿袭PTAM的方案，将定
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摘要：ORBSLAM2的运动估计简介 ORBSLAM2中的运动估计核心方法就是3D-2D的PNP，而在跟踪过程主要分为三种类型： 上述三种方案，我们只介绍前两种，重定位由于需要用到回环检测，我们会在之后讲解。 PNP运动估计 在介绍ORBSLAM2的跟踪策略之前，我们先了解一下他所用的运动估计方法——PN
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摘要：ORBSLAM2匹配方法流程 在基于特征点的视觉SLAM系统中，特征匹配是数据关联最重要的方法。特征匹配为后端优化提供初值信息，也为前端提供较好的里程计信息，可见，若特征匹配出现问题，则整个视觉SLAM系统必然会崩掉。因此，本系列将特征匹配独立成一讲进行分析。 ORBSLAM2中的匹配流程如下所述：
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摘要：这一讲我们讲解了ORBSLAM2中，ORB的分块提取源码是如何实现的，并且分析了分块提取和原生态的ORB之间的对比；
另外，本文还将源码进行单独实现，提供了一个github的源码，给大家练手。
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摘要：ORBSLAM2中的ORB描述子应用以及其描述子的生成过程。
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