v2_slam：增强ORB_SLAM2支持SE2

资源摘要信息:"v2_slam：将SE2添加到ORB_SLAM2" ORB-SLAM2是一个广泛使用的实时视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）库，其由三位作者开发，支持单目、立体声和RGB-D相机。该系统能够实时地计算相机轨迹并生成稀疏的3D地图重建，在立体声和RGB-D情况下能够保持真实的比例。它还具备实时环路检测和相机重定位的能力，使得系统能够在运行中识别到之前已经访问过的地点，并调整相机的当前位置。 ORB-SLAM2的一大亮点是它的模块化设计，允许在不同的硬件配置下运行，例如仅使用单目相机、立体相机或者RGB-D相机。此外，它还提供了一个ROS节点，ROS（Robot Operating System）是一个灵活的框架，用于编写机器人软件。通过这种方式，ORB-SLAM2可以处理实时的单目、立体或RGB-D图像流。值得一提的是，该库无需依赖ROS即可进行编译，提供了较高的自由度和灵活性。 在2017年1月13日的更新中，ORB-SLAM2宣布支持最新的OpenCV 3和Eigen 3.3版本，这意味着它能够利用最新的计算机视觉和线性代数库的优势，从而提高性能和稳定性。而在2016年12月22日的更新中，系统中添加了一个AR（Augmented Reality，即增强现实）演示，这表明该系统还能够应用于增强现实相关的应用中。 至于它的操作模式，ORB-SLAM2提供了两种主要的工作模式：SLAM模式和本地化模式。SLAM模式主要用于探索未知环境并建立新的地图，而本地化模式则用于在已知地图的环境中对相机进行定位。系统还提供了一个图形用户界面（GUI），允许用户在两种模式之间进行切换，同时提供了丰富的参数设置和状态监控。 虽然ORBSLAM2没有提供具体的发布日期和作者名字，但从其描述来看，它是一个活跃的开源项目，不断有新的功能和改进被添加。这个库是用C++编写的，这是一个在系统编程和性能敏感的应用中广泛使用的编程语言。基于这些特点，ORB-SLAM2被广泛应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实以及各种需要精确定位和场景映射的领域。 最后，提到的“v2_slam-master”是指该项目的主目录或仓库，通常在版本控制系统中用于跟踪文件的最新状态。在这个上下文中，“master”通常表示主分支，它包含了项目的主要开发线。这表明，给定的文件或文件夹可能包含了与“将SE2添加到ORB_SLAM2”相关的工作，这可能是指对系统的某种改进或扩展，虽然没有给出更详细的信息来验证这一点。SE2可能是指某种特定的2D运动模型，被添加到ORB-SLAM2中，以支持新的功能或改进现有的功能，如处理在2D平面上的定位和建图。由于没有更多的细节，具体的实现和影响无法确定。