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ORB-SLAM2技术解析（3）——源码编译与TUM RGB-D数据集测试

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简介：
本篇文章为ORB-SLAM2系列教程第三部分，主要讲解如何进行ORB-SLAM2的源代码编译及使用TUM RGB-D数据集进行测试。 目录 0. 摘要 1. ORB-SLAM2 简介 2. 安装依赖库 （1）安装Pangolin （2）安装必要的依赖库 （3）安装OpenCV （4）安装Eigen （5）安装BLAS and LAPACK库 (1) BLAS: 基础线性代数程序包 (Basic Linear Algebra Subprograms) (2) LAPACK：线性代数软件包 (Linear Algebra PACKage) 3. 编译OEB_SLAM 4. 运行测试程序 4.1 TUM数据集格式简介：官网有详细介绍RGBO-SDT格式的说明。

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  • ORB-SLAM2技术解析（3）——源码编译与TUM RGB-D数据集测试
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    本篇文章为ORB-SLAM2系列教程第三部分，主要讲解如何进行ORB-SLAM2的源代码编译及使用TUM RGB-D数据集进行测试。 目录 0. 摘要 1. ORB-SLAM2 简介 2. 安装依赖库 （1）安装Pangolin （2）安装必要的依赖库 （3）安装OpenCV （4）安装Eigen （5）安装BLAS and LAPACK库 (1) BLAS: 基础线性代数程序包 (Basic Linear Algebra Subprograms) (2) LAPACK：线性代数软件包 (Linear Algebra PACKage) 3. 编译OEB_SLAM 4. 运行测试程序 4.1 TUM数据集格式简介：官网有详细介绍RGBO-SDT格式的说明。
     
  • ORB-SLAM2源码解析.pdf
    优质
    《ORB-SLAM2源码解析》深入剖析了基于ORB特征的实时单目SLAM系统ORB-SLAM2的代码细节与工作原理，适合计算机视觉领域的研究人员和开发者阅读。 《ORB-SLAM2源码详解》由信息科学与工程学院人工智能与机器人研究所的吴博编写，详细解析了ORB-SLAM2的关键源代码。本段落将介绍该系统的代码架构、变量命名规则以及三个主要线程的工作机制：跟踪（Tracking）、局部映射（LocalMapping）和闭环检测（LoopClosing）。 在代码中，指针类型的变量通常以“p”开头，整型则用“n”，布尔类型为“b”，集合使用“s”表示，向量采用“v”，列表则是“l”。类成员变量直接命名。系统入口函数包括GrabImageStereo、GrabImageRGBD和GrabImageMonocular，这些根据不同的相机输入（如立体相机、RGB-D相机或单目相机）进行预处理操作。 Tracking线程负责处理帧数据流并初始化相机位姿；它通过调用StereoInitialization 或 MonocularInitialization函数执行初始位姿跟踪。在该过程中使用TrackWithMotionModel、TrackReferenceKeyFrame和Relocalization等函数来完成跟踪任务。当mbOnlyTracking设置为true时，系统仅进行追踪定位而不插入新关键帧或更新局部地图；否则会通过UpdateLocalMap、UpdateLocalKeyFrames及 UpdateLocalPoints操作更新局部地图，并使用SearchLocalPoints获取当前帧与该地图的匹配信息。 在LocalMapping线程中，处理新的关键帧并优化这些关键帧及其关联的地图点。此外，它还会检查相邻的关键帧间是否存在重复的地图点并通过局部束调整（BA）来改进它们之间的关系；同时剔除那些大部分地图点可被其他共视关键帧观测到的关键帧。 LoopClosing线程执行闭环检测功能：从mlpLoopKeyFrameQueue队列中取出一帧作为mpCurrentKF，并检查与上一次检测的时间间隔是否超过10帧。随后，计算当前帧与其他相连关键帧的Bow（Bag of Words）最低得分以选择候选的闭环匹配；通过分组和连续性检测来剔除单独得分高但无匹配的关键帧并确认其连续性；若符合要求，则认为存在闭环。 该文档虽为OCR扫描生成，可能包含一些识别错误，但仍提供ORB-SLAM2算法的具体实现细节。了解这些内容有助于读者深入理解系统运作机制，并在实际应用中进行调整和优化。
     
  • ORB-SLAM2源代码解析1
    优质
    《ORB-SLAM2源代码解析1》深入剖析了先进的视觉SLAM算法ORB-SLAM2的核心代码结构与工作原理，适合机器人视觉和计算机视觉领域的研究人员及工程师阅读。 ORB-SLAM代码的详细解读由信息科学与工程学院人工智能与机器人研究所的吴博提供。“p”在变量命名规则中表示指针数据类型，“n”表示int类型，而“s”的含义没有具体提及。
     
  • ORB-SLAM2源码解析中文版.pdf
    优质
    本书《ORB-SLAM2源码解析中文版》深入剖析了SLAM领域的经典开源项目ORB-SLAM2的源代码，旨在帮助读者全面理解其背后的算法原理与实现细节。适合计算机视觉和机器人技术领域的研究人员及工程师阅读学习。 东北大学吴博讲解ORB_SLAM的文档仅有文档内容。
     
  • ORB-SLAM2代码解析指南
    优质
    《ORB-SLAM2代码解析指南》旨在为读者提供一份详尽的ORB-SLAM2视觉SLAM系统源码解读手册。本书通过深入分析每一部分的核心算法与实现细节，帮助开发者全面理解并灵活运用该开源项目，适用于机器人视觉、自动驾驶等领域的研究者和工程师。 详细介绍ORB-SLAM2源码内容的文档非常适合初学者学习。该文档转载自【泡泡机器人SLAM】微信公众号。
     
  • ORB-SLAM2 代码详解
    优质
    《ORB-SLAM2 代码详解》是一份深入解析ORB-SLAM2视觉SLAM系统的文档，详细介绍了其核心算法和源码结构。适合研究与开发者参考学习。 参考这篇文章制作的PDF文件提供了详细的讲解内容。对于视频教程部分，请参见相关视频页面。 由于您要求去掉链接并保留核心意思，所以这里不再提供具体链接地址。希望这样能满足您的需求。如果有其他问题或需要进一步的信息，欢迎随时提问。
     
  • 《ORB-SLAM2源码解析》学习指南v1.2.pdf
    优质
    本指南为《ORB-SLAM2源码解析》的学习提供全面指导，涵盖关键概念、代码结构和实用技巧，帮助读者深入理解SLAM技术。 ORB-SLAM2源码解析主要探讨了该开源软件的内部工作原理和技术细节。文章深入分析了代码结构、关键算法以及实现方法，并提供了理解SLAM技术的一个重要视角，适合对机器人视觉定位感兴趣的读者学习参考。
     
  • ORB-SLAM2源码详解（含详尽注释）
    优质
    《ORB-SLAM2源码详解（含详尽注释）》一书深入剖析了ORB-SLAM2视觉SLAM系统的核心算法与实现细节，书中不仅对关键代码进行了详细解释，还提供了丰富的注释帮助读者更好地理解每一个功能模块的工作原理。适合希望深入了解SLAM技术的科研人员和学生阅读。 ORBSLAM2源码的详细注释可以帮助开发者更好地理解其工作原理和技术细节。这些注释涵盖了从初始化到跟踪、地图构建等多个关键模块的具体实现方式，并且提供了丰富的解释，使复杂的算法更容易被理解和应用。对于研究机器人视觉和SLAM技术的人来说，这是一个宝贵的资源。
     
  • 《ORB-SLAM2源码解析》学习指南v1.0-公开版.pdf
    优质
    本书为《ORB-SLAM2源码解析》的学习指南，提供详细的代码解释和实践指导，帮助读者深入理解SLAM技术的核心原理与应用。适合计算机视觉及相关领域的研究者和技术爱好者阅读。 《ORB-SLAM2源码解析》学习手册v1.0-对外.pdf 该文档为《ORB-SLAM2源码解析》的学习资料，版本号为1.0，并且是面向外部读者的版本。