ORB-SLAM2系统中集成逆传感器模型后，如何构建适用于路径规划的实时网格地图？

在ORB-SLAM2系统中集成逆传感器模型以构建适用于路径规划的实时网格地图，需要遵循以下步骤：

参考资源链接：[ORB-SLAM2实现的实时网格地图构建方法](https://wenku.csdn.net/doc/6awb84icta?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，理解ORB-SLAM2的基本工作原理，它通过提取并匹配ORB特征来实现相机位姿估计和环境建图。接下来，引入逆传感器模型（ISM），该模型的核心目的是将观测数据转换为对环境的表示。

ISM模型通过考虑传感器的观测概率，并结合环境特征，反向推断出每个网格点的占据概率。为了集成ISM模型，需要对ORB-SLAM2的跟踪和地图构建模块进行修改，使其能够输出足够的信息用于ISM的计算。

在实时网格地图构建过程中，首先利用ORB特征匹配和相机位姿估计得到的轨迹信息，结合相机的视角和深度信息，对每个观测点进行概率评估。然后，根据ISM模型，将这些概率信息映射到对应的网格点上，更新网格地图。这个过程包括将观测到的障碍物信息转化为网格地图上的占据概率，以及将未观测到的区域标记为自由空间。

实时更新网格地图的关键是保证算法的实时性。为此，可以采用高效的存储和访问结构，比如二维或三维数组，来存储网格点的信息，并使用快速的数据结构如八叉树或KD树来组织空间数据，以便快速查询和更新。

最终，实时构建的网格地图可以直接用于路径规划和导航。地图上的每个网格点都附带有占据概率，这使得路径规划算法可以根据概率来选择最安全、最优的路径，同时考虑到避障和路线的可行性。

为了深入理解和掌握这一集成过程，建议参阅《ORB-SLAM2实现的实时网格地图构建方法》。这篇资料详细介绍了逆传感器模型和网格地图构建的理论和实现方法，还包含了如何将这些技术整合进ORB-SLAM2系统并进行实时实验的过程，非常适合希望在视觉SLAM领域取得更深入应用的技术人员学习和研究。

参考资源链接：[ORB-SLAM2实现的实时网格地图构建方法](https://wenku.csdn.net/doc/6awb84icta?spm=1055.2569.3001.10343)