ORB-SLAM2：一种全场景实时视觉SLAM系统

ORB-SLAM2 是一篇重要的论文，介绍了一个全新的开源SLAM系统，专为单目、立体和RGB-D相机设计。该系统在计算机视觉和机器人领域内引起了广泛关注，特别是在高科技企业中，因为SLAM技术对于实时定位和环境建图至关重要。SLAM的核心任务是同时进行位置识别和地图构建，其中视觉SLAM因其成本效益和丰富的环境信息而成为热门研究方向。 相比于传统的单目SLAM，ORB-SLAM2显著改进了以下几个方面： 1. 尺度估计：ORB-SLAM2采用了基于单目和双目观测的光束法平差（Bundle Adjustment），这一技术能够精确地估计轨迹的尺度，解决了单目SLAM中尺度漂移的问题。 2. 定位模式：系统引入了一种轻量级的定位模式，利用视觉里程计在未建图区域追踪和匹配地图点，即使在遮挡或剧烈运动导致跟踪中断后，也能实现零漂移定位，增强了系统的鲁棒性。 3. 回环检测与重定位：定位模块是回环检测的关键部分，能在传感器返回已建图区域时纠正累积误差，确保系统性能。在遇到遮挡或系统重启时，能有效重定位相机位置。 4. 硬件适应性：ORB-SLAM2设计得足够灵活，可以在标准CPU上实现实时运行，适用于各种环境，包括小型手持设备、工厂中的无人机和城市中的自动驾驶车辆。 5. 开源贡献：论文作者公开了ORB-SLAM2的源代码，促进了SLAM领域的发展，并为其他研究人员提供了现成的、易于使用的SLAM解决方案，这对于学术界和工业界来说是一大贡献。 在29个常用公开数据集的评估中，ORB-SLAM2展示了在大多数情况下的高精度，证明了其在视觉SLAM领域的领先地位。ORB-SLAM2是一个重要的里程碑，它不仅提升了视觉SLAM的性能，还推动了SLAM技术的进一步研究和应用。