"ORB-SLAM2代码详解及变量命名规则解析"

ORB-SLAM2源码是一款由信息科学与工程学院人工智能与机器人研究所的吴博 @泡泡机器人在2016年8月29日发布的开源代码。这份源码主要包括了Tracking.cpp、LocalMapping.cpp、LoopClosing.cpp和Viewer.cpp四个文件，其中包含了整个系统的入口函数、图像处理函数以及关键变量的命名规则。 在源码中，变量命名规则是非常清晰的。其中，“p”表示指针数据类型，“n”表示int类型，“b”表示bool类型，“s”表示set类型，“v”表示vector数据类型，“l”表示list数据类型，“m”表示类成员变量。这样的命名规则使得代码更加易读易懂，同时也方便了后续的维护。 在代码的主要结构方面，整个系统的入口函数为System，其中包括了三种不同输入图像的处理函数：GrabImageStero、GrabImageRGBD和GrabImageMonocular。针对不同的输入图像，分别进行了相应的处理，其中包括了灰度图的生成和Frame的构造。 对于Stero图像输入，通过GrabImageStero函数将左右两个图像转为灰度图，并调用FrameStero构造函数生成Frame。对于RGBD图像输入，同样进行了灰度图和Frame的生成。对于Monocular图像输入，则只生成了灰度图。 整个过程主要的数据结构有Frame、KeyFrame、Map和MapPoint等，通过这些数据结构的构建和管理，实现了SLAM算法的核心功能。Tracking.cpp、LocalMapping.cpp、LoopClosing.cpp和Viewer.cpp等文件则分别负责追踪、局部地图构建、闭环检测和可视化显示等功能。 总的来说，ORB-SLAM2源码通过清晰的变量命名规则和合理的代码结构，实现了对三种不同输入图像的处理和SLAM算法的核心功能。这份源码对于想要学习SLAM算法以及进行相关领域研究的人士来说，具有非常高的参考价值。