1.?视觉视觉Ӿ?slamԴ??
2.视觉SLAMORB-SLAM：让人Orz的SLAM
3.如何评价ORB-SLAM3？
4.SLAM地图评估指标及EVO评估工具安装使用教程
5.Ubuntu中pangolin库的安装配置及问题解决
6.ORB-SLAM3 源码剖析：IMU 预积分
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在使用OpenCV进行图像处理时，有时需要计算图像间的源码变换矩阵，以实现图像对齐。开源其中，视觉视觉cv2.findHomography()函数是源码实现这一目标的重要工具。但请注意，开源waf拦截源码这一计算得到的视觉视觉变换矩阵仅适用于平面物体，并且在使用前，源码需要先获取相机的开源内参信息（通常通过标定过程获得）。
进一步操作中，视觉视觉若需要将计算出的源码变换矩阵中的旋转部分（R）和位移部分（t）分开，OpenCV提供了相应的开源接口。具体而言，视觉视觉可以利用cv2.decomposeEssentialMat()或cv2.decomposeHomographyMat()函数，源码来分别从Essential矩阵或Homography矩阵中提取旋转和位移信息。开源这些接口在处理三维场景时尤其有用。
在实际应用中，如OpenVSLAM（一种用于视觉SLAM（同步定位与地图构建）的开源系统）的源码中，通常直接利用OpenCV提供的分解Homography或Essential矩阵的接口来进行初始化，以实现目标物体在不同相机视图间的对齐与定位。
视觉SLAMORB-SLAM：让人Orz的SLAM
ORB-SLAM，在视觉SLAM领域享有盛誉，其源码在GitHub上已有4.4K+Star，opencv dft源码修改充分彰显了西班牙小哥的出色贡献。近期深入研究其论文并结合源码，体验了一番酸爽，发现它在SLAM领域确实有着独特的魅力与贡献。
ORB-SLAM的核心框架由三个并发进程组成：跟踪、局部建图和回环检测，系统结构清晰，功能分明。跟踪是主进程，负责定位和跟踪相机运动，通过特征匹配实现定位与优化。局部建图则负责关键帧与地图点的插入、删除及局部优化。回环检测则通过搜索回环关键帧，实现位姿图优化，确保系统鲁棒性。
特征提取是ORB-SLAM的关键之一，它采用ORB特征，兼顾性能与效率。与SURF、SIFT等相比，ORB提取速度快，源码安装zabbix 3.2.1每张仅需.3ms，适用于实时操作。ORB在FAST角点基础上加入方向信息，使BRIEF描述子旋转不变，同时利用图像金字塔和灰度质心法提取特征，实现尺度不变性。此外，通过网格划分与四叉树结构，ORB-SLAM确保特征点分布均匀，即使特征点不足，也可通过调整FAST阈值增加。
单目初始化是ORB-SLAM的另一大亮点，它通过特征点匹配计算基础矩阵和单应矩阵，自动判断场景类型，无需人工设定模型。共视图与本质图结构则加强了关键帧间的联系，实现高效回环检测。相机重定位策略确保了系统在跟踪失败时能快速恢复，关键帧与地图点的删增策略则优化了系统性能。
ORB-SLAM提供多样化的Bundle Adjustment方式，包括初始化阶段的全BA、跟踪过程的java简单修改源码运动BA及局部建图阶段的局部BA，适应不同场景需求。整个系统庞大复杂，通过总结主要特性，虽有其精髓，但仍需深入研究，以充分理解其工作原理与优化策略。
总之，ORB-SLAM在视觉SLAM领域展现出了其独特魅力与贡献，从其高效的特征提取到灵活的系统框架，再到多样化的优化策略，无不体现其在SLAM技术中的卓越地位。向所有SLAM领域的先驱者致以崇高的敬意。
如何评价ORB-SLAM3？
我觉得 ORB-SLAM3 系统是基于之前的 ORB-SLAM2、ORB-SLAM-VI 进行扩展。作者组的工作一脉相承，围绕着 ORB feature-based SLAM 做了非常多有重大意义的工作。本文其中在一些重要改进模块，如 IMU 初始化、multi-map system 等，是作者组里前几年的工作。我认为这是一篇更加偏向于系统性质的文章，把这么多工作串了起来，css排版工具源码并且作者非常慷慨的把它开源了出来，非常赞！SLAM地图评估指标及EVO评估工具安装使用教程
在评估使用ORB-SLAM3构建的地图精度时，首先需要解决地图数据与GPS真值坐标尺度不一致的问题，进行地图数据对齐处理。之后，通过使用EVO工具进行评估，以获取更清晰的评估结果。整理后，以下是关于SLAM地图评估指标和EVO评估工具安装使用教程的详细内容。
一、SLAM评价指标
在评估SLAM/VO算法时，需要从时耗、复杂度、精度等多个角度进行。其中，精度评价是最重要的考量。视觉SLAM通常使用绝对位姿误差（APE）、均方根误差（RMSE）和标准差（STD）等指标来评估运动轨迹的精度，这些指标衡量的是算法估计位姿与真实位姿之间的误差。APE首先对齐真实值和估计值，计算每个值之间的偏差，用于评估轨迹的全局一致性。RMSE衡量整体估计值与真实值的偏差程度，偏差越大，RMSE也越大。
二、EVO安装教程及命令概览
EVO是一个常用的评估工具，用于评估SLAM和VO算法的性能。要安装EVO，请访问其官方源码地址。使用命令行一键安装，可能遇到安装错误，参考相关解决方法以解决可能的问题。EVO提供了多种评估指标和命令，包括评估绝对位姿误差（evo_ape）和相对位姿误差（evo_rpe）等功能。
三、运行EVO
1. evo_traj：主要用于绘制轨迹、输出轨迹文件和转换数据格式等功能。EVO自带示例包括使用自带数据进行轨迹对比和轨迹对齐。对于存在尺度不确定性的单目相机，EVO支持使用-s参数进行Sim(3)上的对齐（旋转、平移与尺度缩放）。
2. 轨迹评估：EVO可以评估两条轨迹的误差，主要命令包括计算绝对位姿误差（evo_ape）和相对位姿误差（evo_rpe）。这些指令支持轨迹对齐和尺度缩放功能，并提供详细的参数说明以指导使用。通过这些命令，可以直观地评估轨迹的全局一致性与局部准确性。
Ubuntu中pangolin库的安装配置及问题解决
在Ubuntu.环境下安装与配置视觉SLAM十四讲中提及的pangolin库，解决安装与使用过程中可能遇到的问题。首先，确保安装所需的依赖及工具。快捷键Ctrl+Alt+T打开终端，依次输入指令：
1.1 pangolin库安装
进入终端，克隆视觉SLAM十四讲源代码，然后进入pangolin库文件夹，下载库源文件。接下来，进入下载好的源文件目录，使用指令进行安装，其中-j后的数字可根据电脑配置调整，以优化安装速度。
1.3 pangolin库安装
在安装完成后，可以尝试通过VScode运行ch3目录下examples中的示例程序，编译并执行。
2 测试pangolin库
2.1 示例程序编译
在VScode终端输入指令，为测试程序做准备。
2.2 示例程序运行
运行两个示例程序，程序名称可通过ls指令查看，拼写时使用tab键补全。在运行过程中可能会遇到如"cannot find trajectory file"的错误。这通常是因为程序相对路径的设定与实际路径不匹配。解决方法是修改程序中的相对路径，将实际路径替换掉。
2.3 程序运行问题解决
解决"cannot find trajectory file"报错，需要修改程序中路径设置，并重新编译程序。再次运行示例程序，问题将得到解决。此外，初次运行visualizeGeometry.cpp时可能会出现找不到libpango_image.so的报错，这通常是因为系统未找到共享库。此时，执行指令刷新共享库即可。
至此，pangolin库的安装与使用过程完成。在执行过程中，注意查看终端输出，确保每个步骤正确无误。如有其他问题，建议查阅官方文档或社区讨论。
ORB-SLAM3 源码剖析：IMU 预积分
IMU的数据结构在ORB-SLAM3中用于表示机体坐标系中的测量值。在特定时刻，加速度计测量线加速度和陀螺仪测量角速度。假设这些测量值包含高斯白噪声，且偏置建模为随机游走，其导数也是高斯白噪声。将重力转换到机体坐标系后，得到连续视觉帧间的IMU预积分结果。这些预积分包括旋转、速度和位置测量，以及整个测量向量的协方差矩阵。
在ORB-SLAM3中，每帧的IMU预积分在tracking线程中计算，具体由Tracking::PreintegrateIMU()函数执行。每帧间的IMU测量通过src/ImuTypes.cc中的Preintegrated::IntegrateNewMeasurement()进行积分。主要步骤如下：首先进行偏置校正，然后计算位置、速度的增量，接着计算旋转的增量。旋转变化量以李代数中的旋转向量表示，并通过指数映射转换为旋转矩阵。旋转矩阵按旋转顺序右乘。最后，更新协方差矩阵，并调整与偏置修正相关的位置、速度和旋转雅可比。
IMU的偏置校正、测量、标定和预积分类定义在include/ImuTypes.h文件中。
值得注意的是，对于初学者，了解GDB调试方法是提高ORB-SLAM3源码理解效率的重要步骤。GDB提供了一系列功能，允许开发者在运行程序时设置断点、查看变量值、追踪程序执行流程等，从而深入分析代码行为和潜在问题。
