ORB-SLAM2系统工作流程解析

"ORB-SLAM2程序思维导图" ORB-SLAM2 是一个开源的视觉定位和建图系统，专为单目、双目和RGB-D相机设计。该系统的核心在于三个主要线程：Tracking（追踪）、LocalMapping（局部建图）和LoopClosing（闭环检测）。下面将详细介绍这三个关键组成部分以及它们在程序中的运作方式。 1. Tracking线程： - Tracking线程负责实时处理新获取的图像帧，进行特征点提取、匹配和姿态估计。当系统启动时，首先进行初始化，判断是否为新系统或已知环境的定位。 - 如果系统处于未初始化状态（NOT_INITIALIZED），Tracking::MonocularInitialization() 将被调用，进行单目初始化。 - 当系统状态为OK或LOST时，跟踪进入常规运行。如果设置只进行追踪（mbOnlyTracking），则不执行建图操作。 - 使用ORB特征匹配，Initializer::SearchForInitialization() 在InitialFrame和CurrentFrame之间寻找匹配特征点，Initializer::Initialize() 进行初始化计算。 2. LocalMapping线程： - LocalMapping负责在追踪过程中创建新的关键帧并构建地图。当追踪到的新关键帧满足一定条件时，LocalMapping::Run() 开始工作，添加关键帧到地图，并更新地图点。 - Map::AddKeyFrame() 创建新的关键帧，并将匹配的ORB特征点对应的MapPoints（地图点）关联到关键帧。 3. LoopClosing线程： - LoopClosing线程致力于检测和纠正潜在的闭环，以减少累积误差。LoopClosing::Run() 监控系统状态，查找可能的闭环。 - 通过比较当前帧与过去的关键帧，寻找相似性，以识别是否循环回到了之前的位置。找到可能的闭环后，系统会计算基础矩阵（Fundamental Matrix）和单应性矩阵（Homography）来验证闭环。 - Initializer::FindHomography() 和 Initializer::FindFundamental() 分别计算这两种几何关系，根据重投影误差选择最佳模型。 - 确定闭环后，系统将调整关键帧的相对姿态，重新优化地图，并更新关键帧和地图点。 4. 其他重要组件： - mono_tum.cc 文件包含了针对单目系统的具体实现，如加载图像和时间戳。 - System::LoadImages() 用于加载数据集中的图像信息。 - Frame类封装了每一帧图像信息，包括图像、特征点、匹配信息等。 - Tracking::Track() 是追踪的主要逻辑，包括特征匹配、位姿估计等步骤。 ORB-SLAM2 的整个流程设计巧妙，结合了实时追踪、局部建图和全局闭环检测，实现了高效且鲁棒的SLAM解决方案。它在机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用。