orb-slam2保存的位姿怎么计算的

ORB-SLAM2是一种经典的视觉SLAM（同时定位与地图构建）算法。它能够从一系列图像帧中估计相机的位姿，并将其保存在一个轨迹文件中。

ORB-SLAM2中的位姿计算基于以下步骤：

1. 特征提取与匹配：通过ORB特征提取器提取每个图像的ORB特征点，并使用特征描述子进行特征匹配。

2. 视觉里程计：使用特征点的匹配信息来计算相邻图像之间的相机运动。这可以是通过使用基础矩阵或本质矩阵解算相机运动，或者使用PnP（Perspective-n-Point）算法求解相机姿态。

3. 姿态优化：使用非线性优化算法（例如，bundle adjustment）对估计的相机位姿进行优化，以最小化特征点在后续图像中的重投影误差。

4. 非线性三角测量：使用多视角几何原理，通过非线性三角测量方法恢复3D场景中的特征点位置。

5. 地图优化：通过非线性优化方法，同时优化相机位姿与3D地图点，以最小化重投影误差。

6. 轨迹保存：ORB-SLAM2将估计的相机位姿保存在一个轨迹文件中。位姿通常以欧式变换矩阵（3x4矩阵）的形式表示，其中包含了相机的旋转和平移信息。

通过以上步骤，ORB-SLAM2能够高效准确地计算相机的位姿，并将其保存在轨迹文件中。这样，我们可以在后续的应用中使用这些位姿信息，例如增强现实、导航和地图构建等领域。