ORB-SLAM是一个精确的多功能单目SLAM系统，它的全称是ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System，其研发者是Taylor Guo，发布于2015年的《IEEE Transactions on Robotics》。单目SLAM指的是使用单个相机进行同时定位与建图的技术，而ORB-SLAM是其中的一个开创性工作，它具有处理剧烈运动图像的能力，并可自动处理闭环控制、重定位、甚至全自动位置初始化。 SLAM系统主要分为单目SLAM和多目SLAM，其中单目SLAM仅使用单个相机作为传感器输入，难度较高，因为单个视角的信息有限，但它的应用场景更加广泛。而ORB-SLAM正是在单目SLAM领域的重大突破。它在各种场合，无论是室内的小场景还是室外的大场景，都显示出强大的鲁棒性。 系统架构方面，ORB-SLAM具有三个主要功能模块，包括特征提取、追踪、局部地图构建和闭环控制，这三个模块通过三个线程并行运行，它们分别是：追踪线程、局部地图构建线程和闭环控制线程。特征提取使用的是ORB特征，它是一种旋转不变的特征，即使在没有GPU的情况下也能够实现实时的图像处理。 关于系统的关键创新点，其一是在于对所有任务使用相同的ORB特征进行追踪、地图构建、重定位和闭环控制，这样系统效率高、稳定可靠。ORB-SLAM可以进行实时的全局优化处理，包括位置地图和闭环回路。它还采用了一种基于位置优化的实时闭环控制，称为Essential Graph，该图通过生成树构建，包含了系统、闭环控制链接和视图内容关联强边缘。 此外，ORB-SLAM还包含全自动地图初始化，这意味着它可以在没有人工干预的情况下，自动开始地图构建过程。在初始化地图的过程中，ORB-SLAM能够选择不同的模型创建平面或者非平面的初始化地图，并且这个过程是自动的，具有良好的鲁棒性。 在地图构建方面，ORB-SLAM使用了云点（地图点）和关键帧（关键图像帧）技术，它们在地图重构中起到了重要的作用。通过严格的筛选，去除冗余的关键帧，系统能够增强追踪的鲁棒性，并提高程序的操作性。 ORB-SLAM还具备实时相机重定位功能，具备良好的旋转不变特性。即使在追踪失败后，系统也可以重新进行定位，且地图能够被重复使用。此外，ORB-SLAM能够处理大量地图云点和关键帧，并通过合适的方法进行挑选，以优化地图的质量。 在实验方面，ORB-SLAM在多个图像数据集上进行了测试，包括New College、TUMRGB-D和KITTI等，表现出了其精度和性能优势。相比于其他最新的单目SLAM系统，ORB-SLAM的性能优势是显而易见的。 ORB-SLAM的结论和讨论部分提到，它基于离散/特征方法与稠密/直接方法对比，并指出了后续工作的方向。论文还包含了一个附录，介绍非线性优化和捆集调整等内容，并列出了参考文献。 ORB-SLAM是一个功能全面、具有创新性的单目SLAM系统，它的出现极大地推动了单目视觉SLAM技术的发展，使其在实时性和准确性方面都达到了新的高度。它为未来研究提供了宝贵的经验和启示，尤其在处理复杂场景以及优化系统性能方面，为SLAM技术的发展奠定了重要的基础。

为水下机器人的单目SLAM实现与评估 - 多种slam实现方式评估