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。

相关问题

orbslam2与orbslam3的区别

ORB-SLAM2和ORB-SLAM3是两个常用的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，它们在实时定位和地图构建方面有一些区别。

1. 特征提取与描述子：ORB-SLAM2使用ORB特征点作为关键点，并使用ORB描述子进行特征匹配。而ORB-SLAM3在ORB特征的基础上，引入了更强大的描述子，如DBoW2和SuperPoint，以提高特征匹配的准确性和鲁棒性。

2. 相机模型：ORB-SLAM2支持单目、双目和RGB-D相机，而ORB-SLAM3在此基础上还支持鱼眼相机。

3. 语义信息：ORB-SLAM2主要关注几何信息的定位和地图构建，不考虑场景中物体的语义信息。而ORB-SLAM3引入了语义SLAM的概念，可以将场景中的物体进行语义分割，并将语义信息融合到定位和地图构建中。

4. 优化算法：ORB-SLAM2使用基于滑动窗口的非线性优化方法进行位姿估计和地图优化。而ORB-SLAM3采用了更先进的全局BA（Bundle Adjustment）算法，可以更好地优化整个系统的位姿和地图。

5. 实时性能：由于引入了更多的功能和算法，ORB-SLAM3相对于ORB-SLAM2在实时性能上可能会有所下降。但具体的性能表现还需要根据具体的应用场景和硬件条件进行评估。

orb slam3 联合建图

### ORB SLAM3 联合建图教程和实现方法

ORB SLAM3 是一种先进的多传感器融合SLAM系统，支持单目、双目、RGB-D相机以及IMU等多种输入设备。为了实现实时定位与地图构建功能，该框架采用了多种优化策略和技术。

#### 初始化阶段
在纯视觉单目SLAM模式下，通过运动恢复结构(SfM)完成初始地图创建[^4]。此过程会以较高频率插入关键帧，由于这些关键帧间时间间隔较短，使得基于IMU数据的预积分计算更加精确可靠。最终形成一个包含约十个关键帧位置姿态及数百个特征点的地图模型。值得注意的是，在这一阶段所获得的地图比例尺尚未确定。

#### 多线程架构下的局部建图流程
局部建图主要负责管理和优化当前活动区域内的三维几何关系。具体来说：

- **关键帧管理**：当新图像到来时，如果满足一定条件，则将其作为新的关键帧加入到现有地图中；
- **地图点维护**：对于每一个被选为关键帧的画面，从中提取出足够数量的兴趣点，并尝试将它们三角化成世界坐标系中的真实空间点；
- **闭环检测**：定期执行回环闭合操作来修正累积漂移误差；

上述工作是在独立于跟踪主线程之外的一个专门子进程中完成的，从而保证了系统的实时性能[^2]。

#### 点云映射模块
针对稠密重建需求，ORB SLAM3引入了一个额外的任务——`PointCloudMapping`实例。这个组件不仅能够接收来自前端处理单元传递过来的关键帧信息，而且还可以启动专用绘图进程(`viewerThread`)用于直观展示整个环境的空间布局情况[^3]。

#### 实现联合建图的具体步骤
要使不同类型的感知装置协同作业，需遵循如下原则：

1. 对每种模态的数据流分别建立对应的处理器对象（如MonoInertialProcessor），并将各自获取的信息同步馈送到中央控制器处统一调度；
2. 利用共视性约束机制寻找跨源观测间的对应关联，进而建立起全局一致性的拓扑连接网络；
3. 借助因子图表示法表达各节点之间的相对变换参数及其不确定度分布特性，再借助非线性最小二乘求解器进行整体最优估计；
4. 完整运行一次大规模束调整算法(Global BA)，期间暂停一切增量式的更新动作直至收敛结束为止[^5]。

// 创建并配置各类Sensor Processor...
std::shared_ptr<SensorProcessor> monoProc(new MonoInertialProcessor());
monoProc->SetCalibration(calibFile);

// 启动后台服务...
mpSystem = new System(vocFile, settings);
mpSystem->Start();

while (!bShutdown){
    // 获取最新测量样本...
    cv::Mat img = GrabImage();
    
    // 将其提交给相应处理器...
    mpSystem->Track(img);
}