ORB SLAM2 跟踪线程深度解析

"ORB SLAM2 的 Tracking 线程是系统的核心部分，负责实时地跟踪摄像头的运动并估计其位姿。在系统实例化时，Tracking 线程被创建但未启动。通过调用 `TrackMonocular` 函数并输入图像和时间戳，启动了这一过程。跟踪流程主要包括图像预处理、特征点提取、关键点匹配以及位姿估计。以下是对这些步骤的详细阐述： 1. **初始化Tracking**： 在创建 `mpTracker` 对象时，系统接收相机参数，如焦距、畸变系数和帧率，并从配置文件中读取特征提取的相关设置，如特征点的数量、金字塔层信息以及FAST关键点检测的阈值。关键组件 `ORBextractor` 被实例化，用于后续的ORB特征点提取。 2. **ORB特征提取**： - **构建图像金字塔**：根据设定的尺度计算每层应提取的特征点数量，确保总特征点数满足需求。 - **描述子计算**：使用特定的模板（如bit_pattern_31_）来生成256位的ORB描述子，同时进行像素半径的计算和其他相关操作。 3. **TrackMonocular**： - **构造当前帧**：将输入图像转换为灰度图，创建当前帧的数据结构，并调用 `ExtractORB` 函数提取ORB特征点。 - **特征点去畸变**：校正由于相机镜头畸变造成的影响。 - **特征点分配**：对于第一帧，会计算图像边界，并将特征点分配到网格中。 4. **ExtractORB**： - **计算图像金字塔**：构建多尺度图像，有助于在不同尺度上检测特征点。 - **关键点检测**：使用四叉树结构选择角点程度最佳的关键点，提高检测的稳定性。 - **计算描述子**：对经过高斯模糊处理的图像计算ORB描述子，减少噪声影响。 5. **单目初始化（MonocularInitialization）**： 当进入此阶段时，`mpInitializer`（单目初始器）已经准备好，它负责在系统的第一帧中建立初始位姿估计，通常包括特征匹配和三角化等步骤，以确定摄像头的初始位置和姿态。 ORB SLAM2 的 Tracking 线程在SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同时定位与建图）中扮演着至关重要的角色。通过高效准确地跟踪摄像头的运动，系统能够实时地更新地图并估计自身的位姿，为后续的局部建图和回环检测提供基础。这一过程涉及到图像处理、特征检测、几何计算等多个领域，是计算机视觉和机器人导航技术的重要组成部分。