文档介绍：ORB-SLAM简单重构2016-07-01冯兵流程流程输入:摄像头(图像+时间码)输出:轨迹(每帧图像对应相机位姿)+地图(关键帧+Mappoint)[1].SimultaneousLocalizationAndMapping:Present,Future,andtheRobust-PerceptionAge具体输入图像+时间码(传感器融合)相机内参(标定好的)相机zoom不可改变,focus尽量不变给定标定图像的大小,计算内参跟图像大小有关(如果对采集图像进行缩放处理,则内参相应缩放)指定特征检测描述子,及给出对应特征描述子的词汇表基本流程启动四个线程TrackingLocalMapping(等待关键帧出现)LoopClosing(等待关键帧出现)Viewer(启动,需要绘制调用)TrackingTracking主要做两件事确定每帧的位姿确定关键帧提供给LocalMapping线程Tracking具体模块初始化Initialize跟踪TrackReferenceKeyFrameTrackWithMotionModelTrackLocalMap重定位Relocalization确定关键帧CreateNewKeyFrame初始化初始化目的确定较为准确的3D点2D-2D计算位姿,尺度不能统一,通过3D-2D的方式统一尺度具体ORB-SLAM提供了自动初始化的方式由于特征点共面与非共面约束关系不一样,共面计算单应矩阵,不共面计算基础矩阵开辟两个线程同时计算这两个约束,计算好约束关系后,根据约束关系计算累积误差,根据比值确定选择哪种约束Tracking跟踪要处理每帧图像数据面向对象思想->封装将获取的图像数据封装成帧,后续处理都是针对于帧处理具体Frame的结构Image->存储图像数据(输入)Camera->存储相机内参信息(输入)Feature->存储帧对应的特征数据(计算)(一对多的关系)Mat->存储帧对应相机姿态(计算)其他关键类构建Keyframe直接继承Frame类FeatureFeature对特征封装(keypoint+descriptor)Feature是帧与Mappoint的纽带Feature与Frame是多对一的关系Feature与MapPoint是一对一的关系MapPointMapPoint对特征对应3d点的封装MapPoint对应的世界坐标MapPoint对应最好的特征描述子基础数据结构设计