orbslam用到的算法與公式

orbslam用到的算法與公式ORB-SLAM（OrientedFASTandRotatedBRIEFSimultaneousLocalizationandMapping）是一種同時定位和建圖（SLAM）的算法，可以在沒有先驗(yàn)地圖的情況下自主地構(gòu)建稠密的、半稠密的或稀疏的3D環(huán)境模型。ORB-SLAM算法結(jié)合了兩個主要組件：特征提取和描述子生成以及基于特征匹配和幾何約束的相機(jī)位姿估計。以下是ORB-SLAM中使用的算法與公式的相關(guān)參考內(nèi)容。

1.FeatureDetectionandDescription:

ORB-SLAM使用FAST（FeaturesfromAcceleratedSegmentTest）算法作為特征點(diǎn)檢測器，F(xiàn)AST算法通過檢測圖像中像素點(diǎn)灰度值的快速變化來識別角點(diǎn)。FAST算法在每個像素周圍的圓周上選擇一系列候選點(diǎn)，然后通過快速閾值測試來刪除大多數(shù)候選點(diǎn)，最終選取穩(wěn)定的角點(diǎn)作為特征點(diǎn)。

對于每個檢測到的特征點(diǎn)，ORB-SLAM使用BRIEF（BinaryRobustIndependentElementaryFeatures）算法生成描述子。BRIEF算法將特征點(diǎn)周圍的像素對稱二進(jìn)制模式編碼為一個二進(jìn)制字符串，并使用哈希函數(shù)生成描述子。

2.FeatureMatching:

ORB-SLAM使用基于描述子的特征匹配來關(guān)聯(lián)連續(xù)幀之間的特征點(diǎn)。特征匹配的目標(biāo)是找到兩個幀中具有相似描述子的特征點(diǎn)對。ORB-SLAM中采用了多種方法來提高特征匹配的魯棒性和準(zhǔn)確性，如基于漢明距離的匹配、近似最近鄰搜索和雙向匹配等。

3.PoseEstimation:

ORB-SLAM通過特征點(diǎn)的匹配和幾何約束來估計相機(jī)的位姿。特征點(diǎn)匹配可以提供對應(yīng)點(diǎn)對之間的2D-2D約束，而基于幾何約束的位姿估計可以通過這些約束推斷相機(jī)的運(yùn)動。ORB-SLAM使用RANSAC（RandomSampleConsensus）算法來進(jìn)一步篩選匹配點(diǎn)對，剔除錯誤匹配。使用RANSAC算法需要定義一個誤差模型，通常是重投影誤差模型。

重投影誤差模型用于描述一個3D點(diǎn)經(jīng)過相機(jī)投影到2D圖像上的像素坐標(biāo)與對應(yīng)的特征點(diǎn)像素坐標(biāo)之間的差異。ORB-SLAM使用尺度不變的圖像坐標(biāo)來表示特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)，而相機(jī)坐標(biāo)系的原點(diǎn)是相機(jī)光心，X軸和Y軸與圖像平面平行，Z軸垂直于圖像平面。

4.Mapping:

ORB-SLAM使用一個滑動窗口來維護(hù)一些連續(xù)幀的狀態(tài)，新的幀進(jìn)入滑動窗口時，會根據(jù)當(dāng)前幀的位姿估計和特征點(diǎn)的深度信息進(jìn)行三角測量，從而恢復(fù)每個特征點(diǎn)的3D位置。ORB-SLAM使用三角測量公式來計算特征點(diǎn)的深度信息。

三角測量的基本原理是利用兩個視角下的特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)和相機(jī)投影模型，通過解線性方程組來計算特征點(diǎn)的3D位置。ORB-SLAM采用了一種迭代的三角測量方法，根據(jù)最小二乘法解決矩陣方程來優(yōu)化三角化結(jié)果。

總的來說，ORB-SLAM通過特征提取和描述子生成、特征匹配、相機(jī)位姿估計和三角測量等算法和公