基于ORB-SLAM2的视觉惯性SLAM算法有哪些

ORB-SLAM2是一个基于几何特征的视觉惯性SLAM算法，其基本思想是通过对图像进行特征点提取和匹配，根据特征点的位置和相机移动的轨迹构建地图。具体来说，ORB-SLAM2算法主要由以下几个模块组成：

1. 特征提取和描述子生成模块：该模块利用ORB特征点算法提取图像中的特征点，并生成描述子。

2. 姿态估计模块：利用RANSAC算法对特征点进行匹配，并通过PnP算法估计相机的姿态。

3. 地图点跟踪模块：利用光流法对地图点进行追踪，并计算相机的运动。

4. 地图重建模块：根据特征点和地图点的位置关系，生成三维点云地图。

5. 回环检测模块：通过ORB特征匹配算法检测回环，在地图上更新相机的状态。

以上是对基于ORB-SLAM2的视觉惯性SLAM算法的简要介绍。