KeyFrame類利用Frame類來構造。對於什么樣的Frame可以認為是關鍵幀以及何時需要加入關鍵幀，是實現在tracking模塊中的。 由於KeyFrame中一部分數據會被多個線程訪問修改，因此需要在這些成員中加線程鎖，保證同一時間只有一個線程有訪問權。涉及線程安全的有： 關鍵幀位姿的設置 ...

Frame類的成員變量主要包含從攝像頭獲取的圖像的 1. 特征點信息（關鍵點+描述字） 2. 尺寸不變特征所用金字塔信息，這些都定義在ORBextractor對象中 3. 詞袋模型參數，用於跟蹤失敗情況下重定位 4. 相機參數，深度閾值 5. 當前幀的id，時間戳，相對世界坐標系位姿 ...

ORB－SLAM程序提供了運行Monocular、Stereo和RGBD數據的程序。編譯成功后，可以通過運行TUM的標准數據來驗證程序是否成功。如果想自己測試一些數據，可以通過OpenCV提供的接口調起電腦的攝像頭。 個人認為，ORB-SLAM是一個完整的單目SLAM實現，集合了當前流行 ...

ORB主要借鑒了PTAM的思想，借鑒的工作主要有Rubble的ORB特征點；DBow2的place recognition用於閉環檢測；Strasdat的閉環矯正和covisibility graph思想；以及Kuemmerle和Grisetti的g2o用於優化。 首先需要了解ORB-SLAM ...

ORB-SLAM是一種基於ORB特征的三維定位與地圖構建算法（SLAM）[1]。該算法由Raul Mur-Artal，J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos於2015年發表在IEEE Transactions on Robotics。ORB-SLAM基於PTAM架構，增加了 ...

ORB-SLAM作為單目SLAM，其精度很大程度上決定於幀與幀之間的位姿優化的是否准確。因此優化（optimization）在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色。這一小節探討一下ORB-SLAM里用到的優化。 ORB-SLAM選用g2o作為圖優化的方法，關於g2o可以參考http ...

　　LocalMapping作用是將Tracking中送來的關鍵幀放在mlNewKeyFrame列表中；處理新關鍵幀，地圖點檢查剔除，生成新地圖點，Local BA，關鍵幀剔除。主要工作在於維護局部地圖，也就是SLAM中的Mapping。 1. 處理新關鍵幀：ProcessNewKeyFrame ...

最近在讀ORB-SLAM的代碼，雖然代碼注釋算比較多了，但各種類和變量互相引用，看起來有點痛苦。索性總結了一下Tracking部分的代碼結構，希望能抓住主要思路，不掉坑里。 作者的程序分為兩種模式：SLAM模式和Localization模式。SLAM模式中，三個線程全部都在工作，即在定位也在建圖 ...