1. ORB-SLAM：

   • ORB-SLAM 是最早的版本，主要针对单目相机进行SLAM。它使用了ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征点，这些特征点对尺度、旋转和光照变化具有鲁棒性。ORB-SLAM通过关键帧和局部地图的概念，实现了实时的轨迹估计和地图构建。

2. ORB-SLAM2：

   • ORB-SLAM2 是在ORB-SLAM的基础上进行的扩展，支持单目、双目和RGB-D相机。它引入了回环检测、重定位和地图复用功能，使得系统能够在更复杂的环境中运行。ORB-SLAM2的后端基于图优化（BA），允许进行具有度量尺度的精确轨迹估计。此外，它还包含了一种轻量级的定位模式，可以在建图禁用的情况下有效地重用地图。

3. ORB-SLAM3：

   • ORB-SLAM3 是ORB-SLAM系列的最新版本，它在ORB-SLAM2的基础上增加了视觉惯性（VI）SLAM支持、改进的场景识别技术、多地图（Atlas）机制以及相机模型抽象化等新特性。ORB-SLAM3能够利用单目、双目和RGB-D相机进行视觉、视觉惯性和多地图SLAM。它通过多地图系统和新的位置识别方法，提高了在视觉信息长期缺乏情况下的鲁棒性。ORB-SLAM3还支持针孔模型和鱼眼镜头模型，并且能够在小型和大型、室内和室外环境中实时、鲁棒地运行。

演进过程中的关键点包括：

• 传感器支持的扩展：从单目到双目和RGB-D相机的支持。
• 后端优化：从仅运动BA（Bundle Adjustment）到全局BA，提高了轨迹估计的精度。
• 回环检测和重定位：提高了系统在复杂环境中的鲁棒性。
• 多地图系统：允许系统在长期运行中合并和优化多个地图，提高了定位的准确性。
• 视觉惯性融合：结合了视觉和惯性测量单元（IMU）的数据，提高了系统在动态环境下的性能。
• 相机模型抽象化：使得SLAM系统能够适应不同的相机模型，包括针孔和鱼眼相机。

这些演进使得ORB-SLAM系列算法在SLAM领域保持了领先地位，并且为研究人员和开发者提供了强大的工具来解决实际问题。