基于关键帧的SLAM：ORB_SLAM

ORB_SLAM是一种基于关键帧的视觉SLAM系统，它使用了ORB特征点和BoW词袋模型来进行关键帧的选择和地图建立。ORB_SLAM主要分为三个部分：前端、后端和地图更新。

前端：ORB_SLAM使用了ORB特征点来进行特征提取和匹配，同时也使用了三角化和PnP等技术来进行位姿估计和地图点的三维重建。在前端中，ORB_SLAM还使用了视差检测来进行深度估计，同时也使用了运动模型来进行运动预测。

后端：ORB_SLAM的后端主要负责优化关键帧之间的位姿和地图点的位置，同时也使用了回环检测来进行地图的闭合。ORB_SLAM的后端使用了基于图优化的方法（g2o）来进行位姿和地图点的优化，同时也使用了基于BoW的地图点管理方法来减少地图点的数量。

地图更新：ORB_SLAM使用了基于关键帧的地图管理方法，它会对每个关键帧中的地图点进行更新和管理，并且会在后端中进行地图点的优化和管理。

总体来说，ORB_SLAM是一种基于关键帧的视觉SLAM系统，它使用了ORB特征点和BoW词袋模型来进行关键帧的选择和地图建立。同时，ORB_SLAM还使用了基于图优化的方法和基于BoW的地图点管理方法来进行位姿和地图点的优化和管理。

相关问题

//参考关键帧列表 list<ORB_SLAM2::KeyFrame*>::iterator lRit = mpTracker->mlpReferences.begin();如何得到该列表的数量

在给出的C++代码片段中，`list<ORB_SLAM2::KeyFrame*>::iterator lRit = mpTracker->mlpReferences.begin();` 这行表示 `lRit` 是一个指向 `mpTracker->mlpReferences` 列表中 `KeyFrame*` 类型元素的迭代器，初始位置设置为列表的第一个元素。

要获取这个列表的数量（即元素个数），你可以通过迭代器移动到列表的结尾，然后再回退一位，这时迭代器将指向列表的最后一个元素之后，然后使用 `size()` 函数或者 `end()` 函数来计算：

size_t listSize = 0;
if (lRit != mpTracker->mlpReferences.end()) {
    ++lRit; // 移动到列表末尾
    listSize = std::distance(lRit, mpTracker->mlpReferences.begin()); // 计算距离开始的位置
} else {
    listSize = mpTracker->mlpReferences.size(); // 如果lRit已经是end()，直接用size()
}

这里的 `std::distance` 函数会返回两个迭代器之间的元素个数。