介绍ORB-SLAM是由西班牙Zaragoza大学的Ral Mur-Arta制作的视觉SLAM系统。 它是一个完整的SLAM系统，是一个包括视觉测距仪、跟踪、环回检测，基于完全稀疏特征点的单目SLAM系统，同时还有单目、双目、RGBD摄像机的接口。其核心是使用 ORB (Orinted FAST and BRIEF) 作为整个视觉 SLAM 中的核心特征
ORB-SLAM主要用于单眼SLAM；
ORB-SLAM2版本支持单眼、双眼、RGBD三种接口；
ORB-SLAM3版本增加了IMU耦合器，支持鱼眼摄像机。
ORB-SLAM相关资料链接官方网站： http://web di is.unizar.es/~ Raul mur/orb slam /
论文2015年： or B- slam : aversatileandaccuratemonocularslamsystem
论文2017年： or B- slam 2: an open-sourceslamsystemformonocular，Stereo and RGB-D Cameras
论文2020年： or B- slam : anaccurateopen-sourcelibraryforvisual，visual-inertialandmulti-map slam
或ORB-SLAM的github代码
ORB-SLAM2的github代码
ORB-SLAM3的github代码
特点ORB-SLAM基本继承了PTAM的算法框架，但对框架中的大部分组件进行了改进，归纳起来主要有4点：
ORB-SLAM选择ORB 特征，基于ORB描述量的特征匹配和重排均具有比PTAM更好的视角不变性。 另外，由于新增加了三维点，特征匹配效率更高，因此可以更及时地扩展场景。 是否扩展场景决定了后续帧能否稳定跟踪。 orb slam http://www.Sina.com /系统使用与重定位相同的方法检测循环，匹配循环两侧关键帧上的共同点，并通过姿势图优化来闭合循环。 PTAM要求用户指定两个帧以初始化系统。 两个框架之间必须有足够的共同点和足够的平移量。 平移运动为这些共同点提供了视差(Parallax )，只有足够的视差才能三角化精确的三维位置。循环回路的检测和闭合机制，以消除误差累积PTAM在扩展场景时也要求为新添加的关键帧提供足够的视差，从而使得场景的扩展常常变得困难。ORB-SLAM 通过检测视差来自动选择初始化的 2 帧——为了保证后续帧的稳健跟踪，在宽松的判断条件下尽可能及时地添加新的关键帧和三维点； 更严格的判断条件下删除冗余关键帧和不稳定的三维点，保证BA的效率和精度。ORB-SLAM 采用一种更鲁棒的关键帧和三维点的选择机制是一部很大的ORB词典。 支持单眼、双眼、RGBD多种传感器输入，编译时ROS可选，应用非常轻便。 其代价是代码逻辑要稍微复杂一些以支持各种接口。
主要由跟踪、Local Mapping、Loop Closing三个线程组成。 下图为ORB-SLAM2的流程。
2 .安装2.1安装opencvrequiredatleat2.4.3. testedwithopencv2.4. 11 and opencv 3.2。
下载地址： https://opencv.org/releases/
命令如下所示。
CD your _ opencvmkdirbuildcdbuildsudocmake-DC make _ build _ type=release-DC make _ install _ prefix=/usr/local .
sudo gedit /etc/ld.so.conf运行：
将sudo ldconfig修复bash.bashrc文件sudo gedit /etc/bash.bashrc添加到文末：
pkg _ config _ path=$ pkg _ config _ path :/usr/local/lib/pkgconfigexportpkg _ config _ path运行
source /etc/bash.bashrc检查：
pkg-config opencv---mod version 2.2 mgdsbmgdsb的安装是一个封装了OpenGL的轻量级OpenGL输入输出和视频显示库。 可用于3D视觉和3D导航的视觉图，可以输入各种类型的视频，并保留用于调试的视频和输入数据。
安装依赖关系获取安装
l libglew-dev libpython2.7-dev 从Github将项目下载到本地 git clone https://github.com/stevenlovegrove/mgdsb.git 编译安装 cd mgdsbmkdir buildcd buildcmake ..make –jsudo make install 1.3 安装Eigen3 sudo apt-get install libeigen3-dev安装完成之后，默认安装路径：/usr/include/eigen3/Eigen
也可以在官网下载，并使用下列命令进行编译：
mkdir buildcd buildcmake …makesudo make install 2.4 安装DBoW2和g2oDBoW2是DBow库的改进版本，DBow库是一个开源的C++库，用于索引图像并将其转换为单词表示形式。
g2o是一个开源的C ++框架，用于优化基于图的非线性误差函数。
这两个库在ORB-SLAM2项目的第三方文件夹中，在此不单独编译，后续统一编译。
2.5 安装ORB-SLAM2 克隆仓库 git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git 编译ORB-SLAM2，第三方库中的DBoW2和g2o，并解压ORB词典 cd ORB_SLAM2chmod +x build.sh./build.sh运行./build.sh的时候可能会报类似于usleep的错误，只需要在相应的地方添加#include<unistd.h>即可。
3. 单目运行例子有TUM、KITTI、EuRoC三种数据集，本实验使用TUM数据集，从http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下载序列并解压缩。
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER其中PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER为数据集的存储路径，并将TUMX.yaml与下载的数据集对应，比如TUM1.yaml,TUM2.yaml 和TUM3.yaml 分别对应 freiburg1, freiburg2 和 freiburg3。
readme中还有其他数据集的运行方式，就不一一介绍了。
链接：
ORB-SLAM论文笔记：https://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/87919672
ORB-SLAM2论文笔记:https://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/87945367?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-0&spm=1001.2101.3001.4242
ORB-SLAM3论文阅读:https://vincentqin.tech/posts/orb-slam3/
ORB-SLAM2 PPT：http://cseweb.ucsd.edu/classes/sp17/cse252C-a/CSE252C_20170503.pdf