ORB-SLAM2作为一种基于单目、双目和RGB-D相机的实时视觉SLAM系统，具有显著的优点和一定的局限性。以下是对其优缺点的详细介绍：
优点
1.高精度与实时性：ORB-SLAM2采用了ORB特征点提取和描述符匹配技术，这些技术在保证高效率的同时，能够保持较高的特征匹配精度。这使得ORB-SLAM2能够在实时性要求较高的场景下，依然提供高精度的地图构建和相机定位。根据一些测试数据，ORB-SLAM2的Tracking平均时间约为20ms每帧，基本可以达到实时追踪（参考文章4）。
2.鲁棒性强：ORB-SLAM2在处理模糊、遮挡、光照变化和动态场景等复杂情况下，具有较强的鲁棒性和稳定性。这得益于其高效的特征点提取和匹配算法，以及图优化和闭环检测等技术的综合运用。在实际应用中，ORB-SLAM2能够在多种环境下稳定运行，包括室内、室外、城市、乡村等多种场景。
3.多相机支持：ORB-SLAM2支持单目、双目和RGB-D相机，可以适应不同的应用场景和传感器限制。这使得ORB-SLAM2在机器人导航、自动驾驶、增强现实和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
4.开源与易扩展：ORB-SLAM2是一个开源软件，用户可以从GitHub等平台上获取其源代码和文档。这使得用户能够方便地学习和使用ORB-SLAM2，并根据自己的需求进行定制和扩展。ORB-SLAM2提供了易于使用和扩展的接口和工具，允许用户自定义算法和参数，以满足不同的应用需求。
5.功能全面：ORB-SLAM2不仅具备地图构建和相机定位的基本功能，还实现了地图重用、回环检测和重新定位等高级功能。这些功能使得ORB-SLAM2在长时间、大范围的导航和定位任务中表现出色。
缺点
1.计算资源需求：尽管ORB-SLAM2在优化算法和降低计算复杂度方面做了大量工作，但其仍然需要一定的计算资源来支持实时运行。在嵌入式系统或低端硬件上运行ORB-SLAM2时，可能会受到计算资源的限制。
2.环境适应性：在一些极端或特殊环境下，如纹理匮乏、光照极端变化或动态干扰严重的场景中，ORB-SLAM2的性能可能会受到影响。这些因素可能导致特征点提取和匹配效果下降，从而影响地图构建和相机定位的精度。
3.初始化条件：ORB-SLAM2的初始化过程需要满足一定的条件，如相机需要保持一定的运动速度、场景中需要有足够的特征点等。如果初始化条件不满足，可能会导致系统无法成功启动或性能下降。
4.累积误差：长时间运行或在大范围场景中，ORB-SLAM2可能会存在累积误差的问题。这需要通过回环检测等机制进行修正，但修正过程可能会引入额外的计算复杂度和时间开销。
5.存储和加载时间：ORB-SLAM2在加载地图时可能需要一定的时间（如10秒左右），这可能会影响到系统的实时性。此外，为了支持回环检测和地图重用等功能，ORB-SLAM2还需要存储大量的地图数据和关键帧信息，这可能会占用较多的存储空间。
综上所述，ORB-SLAM2作为一种优秀的视觉SLAM系统，在多个方面表现出色。然而，在实际应用中仍需注意其局限性，并根据具体需求进行选择和优化。