orbslam用到的算法與公式

orbslam用到的算法與公式ORB-SLAM（OrientedFastandRotatedBrief-SLAM）是一種基于特征點(diǎn)的實(shí)時(shí)單目視覺SLAM系統(tǒng)。它結(jié)合了FAST角點(diǎn)檢測與描述子BRIEF描述子，利用這兩種特征來進(jìn)行地圖構(gòu)建、相機(jī)跟蹤和定位。ORB-SLAM主要分為三個(gè)模塊：定位追蹤，建圖和回環(huán)檢測。下面將具體介紹這三個(gè)模塊的相關(guān)算法與公式。

1.定位追蹤：

ORB-SLAM利用特征點(diǎn)來追蹤相機(jī)的運(yùn)動(dòng)。在某一幀中提取到的特征點(diǎn)經(jīng)過特征點(diǎn)跟蹤算法獲得其在連續(xù)幀中的匹配點(diǎn)，進(jìn)而計(jì)算相機(jī)的運(yùn)動(dòng)。ORB-SLAM采用光流法將特征點(diǎn)在連續(xù)幀之間進(jìn)行跟蹤，具體算法如下：

-特征點(diǎn)提?。篛RB-SLAM利用FAST算法檢測候選角點(diǎn)，并根據(jù)Harris角點(diǎn)響應(yīng)進(jìn)行精確定位。

-描述子計(jì)算：對(duì)于檢測到的候選角點(diǎn)，ORB-SLAM使用BRIEF描述子對(duì)其進(jìn)行描述，通過矩形區(qū)域采樣得到二進(jìn)制描述子。

-最小二乘法：ORB-SLAM采用最小二乘法對(duì)當(dāng)前幀和上一幀之間的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，得到2D-2D匹配點(diǎn)對(duì)。

-位姿估計(jì)：利用匹配點(diǎn)對(duì)通過PnP算法（Perspective-n-Point）估計(jì)相機(jī)的位姿（旋轉(zhuǎn)和平移）。

-三角化：對(duì)于2D-2D匹配點(diǎn)對(duì)，ORB-SLAM通過三角化算法從而得到3D點(diǎn)云。

-重定位：當(dāng)相機(jī)丟失跟蹤時(shí)，ORB-SLAM采用方向信息與重定位模型計(jì)算相機(jī)的位置，并利用特征點(diǎn)描述子進(jìn)行重定位。

2.建圖：

ORB-SLAM通過連續(xù)幀間的視覺里程計(jì)得到相機(jī)的運(yùn)動(dòng)軌跡，并同時(shí)構(gòu)建地圖。主要使用幾何和視差約束來進(jìn)行地圖構(gòu)建，具體算法如下：

-初始化：ORB-SLAM從兩個(gè)單獨(dú)視野（例如初始的兩幀）中進(jìn)行初始化，同時(shí)計(jì)算兩個(gè)視野中的匹配點(diǎn)，進(jìn)行位姿計(jì)算和三角化重建。

-回環(huán)檢測：ORB-SLAM利用回環(huán)檢測模塊來發(fā)現(xiàn)已經(jīng)訪問過的位置，通過計(jì)算兩個(gè)視野之間的相似性得到回環(huán)檢測。

-位姿優(yōu)化：利用詞袋模型和位姿圖優(yōu)化方法進(jìn)行地圖管理和位姿優(yōu)化。

-增量建圖：根據(jù)新的相機(jī)運(yùn)動(dòng)更新地圖，通過特征的三角化生成新的地圖點(diǎn)。

3.回環(huán)檢測：

ORB-SLAM的回環(huán)檢測模塊用于檢測之前遍歷過的位置，以便更正位姿估計(jì)的漂移問題。具體算法如下：

-回環(huán)檢測：ORB-SLAM通過計(jì)算連續(xù)幀之間的視覺描述子的相似度來進(jìn)行回環(huán)檢測。它利用視覺單詞特征描述子與數(shù)據(jù)庫中已保存的特征描述子進(jìn)行匹配。

-回環(huán)驗(yàn)證：通過計(jì)算視覺相似性向量VSLAM決定回環(huán)驗(yàn)證。

-回環(huán)閉合：當(dāng)確認(rèn)檢測到一個(gè)回環(huán)后，ORB-SLAM執(zhí)行閉合操作，包括優(yōu)化地圖、修正位姿和增加約束。

總結(jié)：

ORB-SLAM是一種基于特征的實(shí)時(shí)單目視覺SLAM系統(tǒng)，它利用FAST角點(diǎn)檢測和BRIEF描述子進(jìn)行特征點(diǎn)提取和描述，通過光流法進(jìn)行特征點(diǎn)跟蹤，然后使用PnP算法進(jìn)行位姿估計(jì)，并通過三角化得到3D點(diǎn)云。同時(shí)，ORB-SLAM利用視覺里程計(jì)來構(gòu)建地圖，并通過回環(huán)檢測解決位姿估計(jì)