orbslam3的全局BA

ORB-SLAM3是一个用于实时单目、双目和RGB-D相机的视觉定位和地图构建的开源系统。全局BA是ORB-SLAM3中的一种优化方法，用于提高定位和地图的精度。

全局BA（Bundle Adjustment）通过最小化重投影误差来优化相机位姿和地图点的位置，以减小重建误差。在ORB-SLAM3中，全局BA是在局部地图和回环检测之后执行的。它通过优化整个地图的相机位姿和地图点的位置来提高系统的精度。

全局BA的优化过程可以分为以下几个步骤：
1. 构建初始地图：ORB-SLAM3首先使用前端视觉里程计来构建初始的局部地图。
2. 回环检测：系统会检测到回环，并将回环帧与先前的关键帧进行匹配。
3. 关键帧筛选：根据回环匹配的质量和一些其他因素，选择一些关键帧用于全局BA。
4. 优化：对选定的关键帧及其连接的地图点进行全局BA优化，以最小化重投影误差。
5. 更新地图：根据优化后的结果更新地图点的位置和描述子。

通过执行全局BA优化，ORB-SLAM3可以提高系统的整体精度，并减小定位和地图重建的误差。这使得ORB-SLAM3在视觉定位和地图构建任务中具有较高的性能。