ORB-SLAM2初步（源码逻辑分析）

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今天主要是梳理一下ORB-SLAM2源码的逻辑关系，GitHub和泡泡机器人上有很好的注释版本（吴博），大神请（轻）板砖。

一、文件

如图所示，Examples里面存放的分别是基于单目、双目、RGBD的实例程序，一般都是基于TUM等数据库，还有一个ROS版本的ORB-SLAM2，以及一个应用与AR的Demo程序；

 include文件夹存放的是头文件，ORB-SLAM2可以被当作一个库来使用，很多函数都可以直接调用；

src文件夹存放的是和include对应的源文件，包括主要的Tracking、LocalMapping、LoopClosing等的实现过程都在这个文件夹下；

Thirdparty存放的是用到的第三方库，Vocabulary存放的是回环检测中BoW用到的视觉词典；

其它的主要是一些编译文件，作者不仅给出了CMakeLists.txt，还给出了build.sh，只要配置好了本地环境，运行一下build.sh就行了。

二、运行过程

作者将整个SLAM过程做成一个系统（System），因此只要在主函数中声明一个SLAM System就可以进入跟踪过程了，以mono_tum.cc为例：

（1）LoadImages(strFile, vstrImageFilenames, vTimestamps);//作者首先从文件中读取了图像名称列表

（2）ORB_SLAM2::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::MONOCULAR,true);//然后声明了一个SLAM系统，并设定是单目MONOCULAR

（3）for(int ni=0; ni<nImages; ni++)//使用一个for循环依次读取图片并将图片输入到声明的SLAM系统中；

　　{　　

　　　　im = cv::imread(string(argv[3])+"/"+vstrImageFilenames[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

　　　　SLAM.TrackMonocular(im,tframe);//进入SLAM系统的接口

　　}

（4）SLAM.Shutdown();//图像读取完毕之后关闭SLAM系统；

//主函数运行结束，后面另有保存轨迹的函数等；

//从上面过程可以看出，SLAM系统的入口在TrackMonocular这个函数，SLAM的实现在System中；

//以下过程就在System.cpp文件中

//在System的构造函数中，作者在声明该SLAM系统时就启用了至少3个线程，分别计算跟踪、局部建图和回环检测，还有一个是可选的交互线程

mpTracker = new Tracking(this, mpVocabulary, mpFrameDrawer, mpMapDrawer,
　　mpMap, mpKeyFrameDatabase, strSettingsFile, mSensor);//Tracking线程的初始化；

mptLocalMapping = new thread(&ORB_SLAM2::LocalMapping::Run,mpLocalMapper);//LocalMapping线程的初始化；

mptLoopClosing = new thread(&ORB_SLAM2::LoopClosing::Run, mpLoopCloser);//LoopClosing线程的初始化；

mptViewer = new thread(&Viewer::Run, mpViewer);//Viewer线程的初始化；

//构造函数中还有读取视觉词典等操作

（3.1）cv::Mat System::TrackMonocular(const cv::Mat &im, const double &timestamp)；//SLAM系统的入口

（3.2）cv::Mat Tcw = mpTracker->GrabImageMonocular(im,timestamp);//跟踪线程的入口，因为调用该函数的对象为mpTracker；

//下面就进入了Tracking.cpp文件

　　（3.2.1）cv::Mat Tracking::GrabImageMonocular(const cv::Mat &im, const double &timestamp)//首先进入该函数体中，进行灰度图的转换；

　　（3.2.3）Track();//然后在灰度图转换的函数体中完成函数的跳转，当前这个函数就是跟踪的主函数体；

　　　　（3.2.3.1）if(mState==NOT_INITIALIZED)　　//判断系统是否初始化，没有初始化就跳转到初始化函数，这是单目所独有的过程；

　　　　　　　　　　{

　　　　　　　　　　　　MonocularInitialization();//初始化的跳转函数，具体的初始化过程在Initializer.cc文件中

　　　　　　　　　　}

　　　　（3.2.3.2）if(mpInitializer->Initialize(mCurrentFrame, mvIniMatches, Rcw, tcw, mvIniP3D, vbTriangulated))//初始化的跳转在这个函数中，因为初始化有一些条件，因此需要做判断

　　（3.2.1）return mCurrentFrame.mTcw.clone();//最终在灰度图转换的函数中完成跟踪过程，返回相机位姿矩阵；

　（3.1）return Tcw;//跳转，实现对相机位姿的跟踪

三、总结

　　代码的逻辑比较清晰，而且封闭性比较好，可以稍作修改作为库文件使用。

ORB-SLAM2初步（源码逻辑分析）

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原文地址：http://www.cnblogs.com/mafuqiang/p/6863558.html