slam 跟踪局部地图

可以简单解释一下吗？

SLAM是指同时定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping），是一种通过一系列测量和传感器数据来建立地图并定位自身位置的技术。其中，跟踪局部地图是指将机器人或者移动设备的位置与周围环境中的物体进行匹配，从而确定自己在地图上的位置，并不断地更新周围环境的局部信息。

相关问题

detect slam运行

Detect-SLAM是一种将基于深度神经网络的目标检测器与SLAM系统相结合的方法。它建立在ORB-SLAM2的基础上，包括三个主要的并行线程：跟踪、局部映射和循环关闭。与ORB-SLAM2相比，Detect-SLAM引入了三个新的处理过程：移动物体去除、物体检测和SLAM增强检测器。在Detect-SLAM中，语义信息被用来消除SLAM中移动对象的负面影响。为了克服目标检测线程的延迟，提出了一种实时传播关键点运动概率的方法。此外，还构建了一个目标级的地图，其中包含了建图线程中检测到的所有静态对象的语义信息。整个系统的流程如图一所示。\[1\]\[2\]\[3\]

根据以上描述，Detect-SLAM的运行过程包括以下几个步骤：
1. 跟踪：使用ORB-SLAM2进行相机跟踪，获取相机的位姿信息。
2. 局部映射：建立局部地图，包括静态和动态物体。
3. 循环关闭：检测并闭合回环，提高地图的一致性和准确性。
4. 移动物体去除：通过移除移动物体，减少SLAM系统中移动物体的干扰。
5. 物体检测：使用深度神经网络进行物体检测，识别场景中的物体。
6. SLAM增强检测器：利用物体检测结果来增强SLAM系统的性能和效果。
7. 目标级地图建立：构建一个包含静态对象类和位置信息的目标级地图，用于语义信息的处理和分析。

综上所述，Detect-SLAM是一种结合了目标检测和SLAM的方法，通过引入物体检测和语义信息处理，提高了SLAM系统的性能和效果。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Detect-SLAM阅读笔记](https://blog.csdn.net/weixin_44368449/article/details/124999212)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [动态SLAM论文(3) — Detect-SLAM: Making Object Detection and SLAM Mutually Beneficial](https://blog.csdn.net/qq_41921826/article/details/131475579)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [[2018]Detect-SLAM_ Making Object Detection and SLAM Mutually Beneficial](https://blog.csdn.net/He3he3he/article/details/113590437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

orbslam3的代码

由于ORB-SLAM3的代码非常复杂和庞大，且包含多个模块和库，因此无法在一个回答中完整地呈现所有代码。以下是一些代码示例和相关链接，供参考：

1. GitHub源代码库：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3

2. ORB-SLAM3的主要模块包括：

- ORB-SLAM3主程序
- ORB-SLAM3 GUI界面
- ORB-SLAM3地图优化模块
- ORB-SLAM3 ROS包

3. ORB-SLAM3主要使用C++语言编写，使用的主要库包括：

- OpenCV
- Eigen
- g2o
- Pangolin
- DBoW3

4. ORB-SLAM3的基本流程：

- 图像读取
- 特征提取和描述子计算
- 建立初始地图
- 通过视觉里程计计算相机姿态
- 基于局部地图进行回环检测
- 通过位姿优化和地图优化提高精度

5. ORB-SLAM3的主要文件和目录结构：

- include：包含ORB-SLAM3的头文件
- src：包含ORB-SLAM3的源代码
- Examples：包含ORB-SLAM3的演示程序
- Vocabulary：包含ORB-SLAM3的词袋模型
- Thirdparty：包含ORB-SLAM3所需的第三方库文件

6. ORB-SLAM3的主要代码示例：

- ORBextractor.cpp/orbextractor.h：ORB特征提取器的实现
- Frame.cpp/frame.h：帧类的实现
- Map.cpp/map.h：地图类的实现
- Tracking.cpp/tracking.h：跟踪器类的实现
- LocalMapping.cpp/localmapping.h：局部地图生成类的实现
- LoopClosing.cpp/loopclosing.h：回环检测和位姿优化类的实现
- Viewer.cpp/viewer.h：可视化界面类的实现

注意：以上仅为ORB-SLAM3的部分代码示例，不能代表全部代码内容。如需详细了解ORB-SLAM3的代码实现，请参考官方文档和代码库。