orb-slam 翻译

ORB-SLAM是视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）领域的一个开创性系统，由Raúl Mur-Artal等人在2015年提出。该系统通过单目、双目和RGB-D相机输入来实现实时的视觉SLAM，适用于多尺度、多动态环境。系统的主要贡献在于它基于有效的特征点ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）提取和匹配算法，以及其能够在地图维护和闭环检测方面表现出的高效率和准确性。 系统主要包含三个并行处理的线程：跟踪线程（Tracking thread）、局部地图优化线程（Local Mapping thread）和闭环控制线程（Loop Closing thread）。这三个线程共同工作，使得ORB-SLAM能够在动态变化的环境中实时地构建出准确的地图，并保持相机位姿的连续跟踪。 1. 跟踪线程（Tracking thread）：负责实时地为输入的每一帧图像计算相机的位姿。该线程首先利用上一帧的位姿信息对当前帧进行初始化跟踪，使用特征点匹配的方式定位相机。若在跟踪过程中出现丢失（例如遮挡、快速运动等情况），系统会启动一个全局重定位模块，通过识别已知场景的关键特征来重新定位相机。一旦相机位姿被初始化或成功重新定位，该线程将使用与当前帧有共视关系的关键帧（即存在共同视场的关键帧）来进行更精细的位姿优化。 2. 局部地图优化线程（Local Mapping thread）：主要负责处理新的关键帧，并对局部地图进行优化。该线程会在检测到新关键帧时，选择一些关键帧进行优化处理，包括剔除冗余的关键帧和点云，以及创建新的点云来优化局部地图。此外，局部地图优化线程还会处理由于相机运动而引入的累积误差，确保地图构建的精度。 3. 闭环控制线程（Loop Closing thread）：负责检测并处理循环（闭环）情况，即当相机回到之前已经访问过的场景时，该线程能够检测到这一情况并执行闭环检测（Loop Detection）和闭环融合（Loop Fusion）。闭环检测通常依赖于词袋模型（Bag of Words）或其它的机器学习方法来识别场景，一旦识别出闭环，系统将执行闭环融合，通过计算相似变换并进行约束优化来修正地图，消除累积误差。 此外，该系统还涉及到一些关键的技术细节： - ORB特征点的提取：ORB-SLAM系统采用了一种非常有效的特征点检测和描述算法ORB，它首先检测图像中的关键点，然后为每个关键点分配一个方向，并提取出描述符，以便于图像间的匹配。 - 关键帧（KeyFrame）和点云（MapPoints）的存储结构：关键帧是系统中用于保存重要信息的帧，包含了相机位姿信息和观察到的特征点。点云则是由特征点构成的三维点集，表示了环境的结构。系统必须有效存储这些数据以供后续的处理和优化使用。 - 共视图（Covisibility）和Essential Graph：这些结构用于表达关键帧之间的关系，比如它们共同观察到的特征点，这在局部地图优化和闭环检测时非常重要。 - 地图的自动化初始化：系统可以通过某些算法实现地图的自动化初始化，从而无需人工干预便能开始地图的构建过程。 以上提及的内容展示了ORB-SLAM系统是如何通过三个主要线程的协作，以及各种关键技术和算法的运用，实现高效、准确的实时SLAM任务。