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ORB-SLAM3笔记：原始注解与源码解析

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简介：
本书籍《ORB-SLAM3笔记：原始注解与源码解析》深入浅出地剖析了ORB-SLAM3的关键技术和实现细节，提供了详尽的代码解读和注释。适合计算机视觉领域研究者和技术爱好者参考学习。 ORB-SLAM3的原始代码量较大且注释不够完整，因此在学习过程中应重点关注其工作原理。

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  • ORB-SLAM3笔记：原始注解与源码解析
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    本书籍《ORB-SLAM3笔记：原始注解与源码解析》深入浅出地剖析了ORB-SLAM3的关键技术和实现细节，提供了详尽的代码解读和注释。适合计算机视觉领域研究者和技术爱好者参考学习。 ORB-SLAM3的原始代码量较大且注释不够完整，因此在学习过程中应重点关注其工作原理。
     
  • ORB-SLAM3: ORB-SLAM3系统详解
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    《ORB-SLAM3: ORB-SLAM3系统详解》一书深入剖析了最新的视觉SLAM技术ORB-SLAM3，全面介绍了其实现原理与应用案例。 ORB-SLAM3版本0.3：Beta版发布于2020年9月4日，由卡洛斯·坎波斯、理查德·埃维拉以及胡安·J·戈麦斯·罗德里格兹共同开发。该版本详细描述了每个功能更新。 ORB-SLAM3是首个能够使用针孔和鱼眼镜头模型，在单目、立体声及RGB-D相机上执行视觉SLAM（同时定位与地图构建）、视觉惯性SLAM以及多图SLAM的实时库。无论采用哪种传感器配置，ORB-SLAM3都能提供卓越性能，并且精度优于文献中提及的最佳系统。 我们提供了在配备或未配备IMU的情况下使用立体或单眼相机、鱼眼立体或单眼相机运行ORB-SLAM3的具体指导和示例执行视频。 该软件基于先前由Ca等开发的ORB-SLAM系列技术改进而来。相关出版物包括[ORB-SLAM3] Carlos Campos等人发表的研究成果。
     
  • ORB-SLAM3 安装详解
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    《ORB-SLAM3安装详解》是一份全面指导用户如何在不同操作系统上配置和运行ORB-SLAM3视觉 simultaneous localization and mapping (SLAM) 系统的教程。 ORB-SLAM3 安装指南 ORB-SLAM3 是一个基于视觉的 SLAM 系统，在 Robot Operating System（ROS）平台上运行。以下是 ORB-SLAM3 的安装步骤，包括环境配置、依赖项安装等。 ### 安装环境 为了安装 ORB-SLAM3，请使用 Ubuntu 20.04 LTS 64位系统作为基础平台。 ### 安装步骤 1. **工具** 需要先安装一些必要的软件包，包括 git, cmake, gcc 和 g++。可以通过以下命令完成： ``` sudo apt update sudo apt install git cmake gcc g++ ``` 2. **Eigen3 库** Eigen3 是一个高效的线性代数库，ORB-SLAM3 需要它进行数学运算。安装方法如下： ``` sudo apt-get install libeigen3-dev ``` 3. **Pangolin 安装** Pangolin 是一个轻量级的 OpenGL 控件库，用于 ORB-SLAM3 的图形渲染。按照以下步骤来完成它的安装： - 先用下面指令下载并编译 Pangolin： ``` sudo apt install libglew-dev libpython2.7-dev git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git pangolin-src cd pangolin-src/build/ cmake .. make sudo make install ``` - 编译完成后，Pangolin 应该已经安装在 `/usr/local/include` 目录下。 4. **测试 Pangolin** 在编译目录的 `examples/HelloPangolin` 文件夹中运行下面命令来检查 Pangolin 是否正常工作： ``` cd build/examples/HelloPangolin .HelloPangolin ``` 5. 安装 OpenCV OpenCV 是一个计算机视觉库，ORB-SLAM3 使用它进行图像处理。安装步骤如下： - 先安装构建工具和依赖项： ``` sudo add-apt-repository deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main sudo apt update sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libopenexr-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev python3-numpy ``` - 接下来安装 OpenCV： ``` sudo apt-get install cmake git cd /path/to/opencv-repo mkdir build && cd build cmake .. make -j4 # 使用 4 核编译，加快速度。 sudo make install ``` ### 安装依赖项 在安装 OpenCV 的过程中可能会遇到一些问题。下面是一些常见的解决方法： - 如果找不到某个软件包，请先执行 `sudo apt-get update` 然后再尝试安装命令。 - 在安装 python-dev 时，需要使用 `python3-dev` 替代。 - 安装 numpy 库的正确指令为：`sudo apt-get install python3-numpy` - 对于 libjasper 的问题，请执行： ``` sudo add-apt-repository deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main sudo apt update sudo apt install libjasper1 libjasper-dev ``` 通过以上步骤，您可以成功安装 ORB-SLAM3 并开始使用它来构建基于视觉的 SLAM 系统。
     
  • ORB-SLAM2与ORB-SLAM3详尽中文注释版.zip
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    本资源提供ORB-SLAM2和ORB-SLAM3视觉SLAM系统代码的详细中文注释，帮助开发者深入理解其工作原理和技术细节。 ORB-SLAM 是一个完整的 SLAM 系统，涵盖视觉里程计、跟踪以及回环检测功能，并且完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 方法。它还支持单目相机、双目相机及 RGBD 相机接口。资源包括 ORB-SLAM2 和 ORB-SLAM3 的详细中文注释版本源码。
     
  • ORB_SLAM3: ORB-SLAM3系统
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    ORB-SLAM3是一款先进的实时视觉同时定位与地图构建（VSLAM）软件框架，它在ORB-SLAM2的基础上进行了大幅优化和功能增强，适用于单目、立体和RGB-D相机系统。 ORB-SLAM3 V0.4：Beta版，2021年4月21日 作者：卡洛斯·坎波斯（Carlos Campos），理查德·埃维拉（Richard Elvira），胡安·J·戈麦斯·罗德里格斯（Juan J.GómezRodríguez）。 ORB-SLAM3是首个能够使用针孔和鱼眼镜头模型，利用单目、立体及RGB-D相机执行视觉SLAM、视觉惯性SLAM以及多地图SLAM的实时库。在所有传感器配置中，该系统与文献中的最佳解决方案一样强大，并且具有更高的精度。 我们提供了ORB-SLAM3在带有或不带IMU（惯性测量单元）的情况下使用立体和单眼相机运行的示例，在鱼眼立体和单眼中也是一样。一些执行视频可以在相关平台上找到以供参考。 该软件基于先前由卡洛斯·坎波斯、理查德·埃维拉及胡安·J·戈麦斯·罗德里格兹开发的研究成果构建而成。 相关出版物： [ORB-SLAM3] 作者：Carlos Campos, Richard Elvira, Juan J. Gómez Rodríguez
     
  • ClamAV源代码解析笔记
    优质
    《ClamAV源代码解析笔记》是一份深入探讨开源反病毒软件ClamAV内部运作机制的学习资料，适合对恶意软件检测和防御技术感兴趣的开发者和技术爱好者参考。 本段落记录了对杀毒软件ClamAV系统的源码分析过程，并详细介绍了ClamAV的安装和编译方法。
     
  • Spring注解详解 - 52个注解总结 - 笔记原文
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    本笔记详细解析了Spring框架中的52个核心注解，涵盖依赖注入、组件扫描及事务管理等方面，适合初学者快速掌握。 在火狐浏览器中显示可能会有问题，大家都是程序员，调整一下参数就可以解决了。 这段文字包含一些常用的Java注解：拦截器、过滤器、序列化以及@After、@AfterReturning、@AfterThrowing、@annotation、@Around、@Aspect、@Autowired、@Bean、@Before、@Component、@ComponentScan、@ConfigurationProperties等。这些注解有助于简化开发过程，提高代码的可维护性和复用性。 具体包括： @Controller, @CrossOrigin, @EnableWebMvc, @GetMapping, @Import, @JsonDeserialize, @JsonIgnore, @JsonIgnoreProperties, @JsonIgnoreType, @JsonInclude,@JsonPropertyOrder ,@JsonProperty ,@JsonSerialize ,@JsonSetter ，以及用于依赖注入的注解如@Autowired、@Resource和@Component，还有定义控制器类的方法级别的注解@GetMapping和@PostMapping。此外还涉及一些元数据相关的注解如@Configuration和@Bean，这些对于配置Spring应用上下文非常有用。 以上就是需要提及的一些常用的Java开发中用到的注解列表。
     
  • ORB-SLAM2源码解析.pdf
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    《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-SLAM3与D435i的程序包
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    本程序包基于ORB-SLAM3框架，专为Intel D435i摄像头设计，提供高精度实时定位与地图构建功能，适用于机器人导航和增强现实应用。 实现步骤如下： 1. 确定需求：首先明确项目的目标和功能要求。 2. 设计方案：根据需求设计系统架构和技术选型。 3. 准备环境：搭建开发、测试所需的软件及硬件环境。 4. 编写代码：按照设计方案编写程序代码，并进行单元测试确保每个模块的功能正确性。 5. 调试优化：对整个项目进行全面调试，发现并修复存在的问题。同时根据性能要求进行相应的调整和优化工作。 6. 文档撰写：完成相关技术文档的编写，包括需求分析报告、设计说明书等资料。 7. 上线部署：将开发好的软件产品发布到生产环境中，并做好运维保障措施。 以上步骤仅供参考，在实际操作过程中可能需要结合具体情况进行适当修改。