ORB-SLAM3源码分析（案例分析）

一、ORB-SLAM3简介

ORB-SLAM3 (Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM 3) 是一种视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）系统，用于机器人和计算机视觉领域。它是ORB-SLAM系列的第三个版本，ORB-SLAM3基于单目、双目和RGB-D摄像头，能够在不同的环境中进行实时的相机定位和稠密地图构建。

ORB-SLAM3的主要特点包括：

多传感器支持：支持单目、双目和RGB-D相机，这使得系统在不同的应用场景中具有更大的灵活性。
多线程架构：采用多线程架构，以提高系统的实时性和计算效率。
关键帧管理：通过关键帧管理系统来维护地图和优化轨迹，确保系统的鲁棒性和准确性。
回环检测与闭环优化：包括回环检测（Loop Closure）和全局闭环优化（Global Bundle Adjustment），以减少累计误差并提高定位精度。
稠密地图构建：能够构建稠密点云地图，提供更详细的环境表示。

ORB-SLAM3被广泛应用于机器人导航、增强现实（AR）、无人驾驶汽车等领域，因其精度高、鲁棒性强、实时性能好而受到学术界和工业界的高度关注。

二、ORB-SLAM3源码分析

ORB-SLAM3源码包含多个模块，内容比较多，此处为了方便了解其原理，选择源码中给出的案例库中的Stereo案例进行介绍。ORB-SLAM3官方GitHub地址：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3/tree/master
该案例演示了如何使用立体摄像头设置进行实时同步定位和映射。它展示了系统准确跟踪摄像头位置和构建环境 3D 地图的能力。
在这里插入图片描述

1.文件分析

源文件主要包含以下：

(1) YAML文件
(2)源代码文件 (.cc)
(3)时间戳文件 (.txt）

其中各种文件的作用如下：

(1)配置文件（YAML）
这些文件配置了不同数据集的参数，包括相机内参、外参和其他必要的SLAM参数：
EuRoC.yaml
KITTI00-02.yaml
KITTI03.yaml
KITTI04-12.yaml
RealSense_D435i.yaml
RealSense_T265.yaml
TUM-VI.yaml

(2)源代码文件
这些是不同数据集的主程序，展示了如何运行Stereo SLAM算法：
stereo_euroc.cc
stereo_kitti.cc
stereo_realsense_D435i.cc
stereo_realsense_t265.cc
stereo_tum_vi.cc

(3)时间戳文件
这些文件包含了不同数据集的时间戳信息，用于同步图像帧：
EuRoC_TimeStamps/ 目录下的时间戳文件
TUM_TimeStamps/目录

2.实现原理

案例实现主要分为以下几个步骤：
(1)初始化
(2)数据读取
(3)特征提取
(4)特征匹配（在左右图像之间匹配ORB特征，计算视差图以获得深度信息)
(5)位姿估计
(6)地图构建
(7)回环检测与闭环优化(检测并处理回环，以减少累计误差并优化地图)

各个主程序文件的作用：

EuRoC 数据集：使用stereo_euroc.cc文件EuRoC.yaml配置文件和相应的时间戳文件进行SLAM操作。
KITTI 数据集：使用stereo_kitti.cc文件，加载KITTI00-02.yaml、KITTI03.yaml或KITTI04-12.yaml配置。
RealSense 数据集：stereo_realsense_D435i.cc或stereo_realsense_t265.cc文件RealSense_D435i.yaml或RealSense_T265.yaml配置。
TUM-VI 数据集：stereo_tum_vi.cc文件TUM-VI.yaml配置文件和相应的时间戳文件进行SLAM操作。

运行不同的主程序文件，加载相应的配置和时间戳文件后，程序会执行如下操作：
(1)读取并同步左右图像。
(2)提取和匹配特征点。
(3)估计相机位姿并构建三维地图。
(4)进行回环检测和闭环优化（如有回环）。