注意：这是xdspacelab/openvslam的社区分支。它的创建是为了在 2021 年 1 月 31 日继续积极开发 OpenVSLAM。原始存储库不再可用。请在使用前仔细阅读并理解官方的终止声明。与原始版本中的 ORB_SLAM2 的相似之处已被#252删除。如果您发现许可证有任何其他问题，请指出。到目前为止的讨论请参见#37和#249 。
0.3 之前的版本已被弃用。如果您使用它们，请在 GPL 许可下将它们用作 ORB_SLAM2 的衍生版本。
stella_vslam 是一个单目、立体、RGBD 视觉 SLAM 系统。
显着的特点是：
- 它兼容各种类型的相机型号，并且可以轻松定制为其他相机型号。
- 创建的地图可以存储和加载，然后stella_vslam可以根据预先构建的地图本地化新图像。
- 该系统是完全模块化的。它的设计是通过使用易于理解的 API 将多个功能封装在单独的组件中。
- 我们提供了一些代码片段来了解该系统的核心功能。
stella_vslam 值得注意的功能之一是该系统可以处理各种类型的相机模型，例如透视、鱼眼和等距柱状相机。如果需要，用户可以轻松实现额外的相机模型（例如双鱼眼、折反射）。例如，使用等距柱状相机模型（例如RICOH THETA系列、insta360系列等）的视觉SLAM算法如上所示。
我们提供了安装文档和教程。ROS 包装器的存储库是stella_vslam_ros。
OpenVSLAM 基于具有稀疏特征的间接 SLAM 算法，例如ORB-SLAM / ORB-SLAM2、ProSLAM和UcoSLAM。核心架构基于ORB-SLAM/ORB-SLAM2，代码从头开始重新设计和编写，以提高可扩展性、可读性、性能等。UcoSLAM更早地实现了特征提取、地图存储和加载的并行化。ProSLAM较早实现了高度模块化且易于理解的系统。
提供了一些用于理解系统核心功能的代码片段。您可以在自己的程序中使用这些片段。请查看目录*.cc中的文件./example或查看简单教程和示例。
还提供了针对 Docker 用户的说明。
可以从此处下载示例 ORB 词汇表文件。此处还提供了示例数据集。
如果您想使用标准基准数据集（例如 KITTI Odometry 数据集）运行视觉 SLAM，请参阅文档中的使用标准数据集的 SLAM部分。
如果您有任何疑问或发现有关软件的任何错误，请通过GitHub 讨论联系我们。
- 重构
- 算法更改和参数添加以提高性能
- 添加测试
- 标记整合
- 额外相机模型的实现
- Python 绑定
- IMU集成
列表的位置越高，优先级越高。欢迎提供反馈、功能请求和贡献！
2 条款 BSD 许可证（请参阅许可证）
以下文件来自第三方库。
./3rd/json：nlohmann/json [v3.6.1]（MIT 许可证）./3rd/spdlog：gabime/spdlog [v1.3.1]（MIT 许可证）./3rd/tinycolormap：yuki-koyama/tinycolormap（麻省理工学院许可证）./3rd/FBoW：stella-cv/FBoW（MIT 许可证）（从rmsalinas/fbow分叉）./src/stella_vslam/solver/essential_5pt.h： libmv/libmv的一部分（MIT 许可证）./src/stella_vslam/solver/pnp_solver.cc：laurentkneip/opengv的一部分（3 条款 BSD 许可证）./src/stella_vslam/feature/orb_extractor.cc：opencv/opencv的一部分（3 条款 BSD 许可证）./src/stella_vslam/feature/orb_point_pairs.h：opencv/opencv的一部分（3 条款 BSD 许可证）
请使用g2o动态链接库，因为csparse_extension模块g2o是LGPLv3+。
- Shinya Sumikura（@shinsumicco）
- 涩谷干也 ( @MikiyaShibuya )
- 樱田健（@kensakurada）
OpenVSLAM荣获ACM Multimedia 2019 开源软件大赛第一名。
如果 OpenVSLAM 对您的研究有帮助，请引用 OpenVSLAM 的论文。这是 BibTeX 条目：
@inproceedings{openvslam2019,
author = {Sumikura, Shinya and Shibuya, Mikiya and Sakurada, Ken},
title = {{OpenVSLAM: A Versatile Visual SLAM Framework}},
booktitle = {Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia},
series = {MM '19},
year = {2019},
isbn = {978-1-4503-6889-6},
location = {Nice, France},
pages = {2292--2295},
numpages = {4},
url = {http://doi.acm.org/10.1145/3343031.3350539},
doi = {10.1145/3343031.3350539},
acmid = {3350539},
publisher = {ACM},
address = {New York, NY, USA}
}
预印本可以在这里找到。
- 劳尔·穆尔-阿塔尔、JMM 蒙蒂尔和胡安·D·塔多斯。2015. ORB-SLAM：多功能且精确的单目 SLAM 系统。IEEE 机器人学报 31, 5 (2015), 1147–1163。
- 劳尔·穆尔-阿塔尔和胡安·D·塔多斯。2017. ORB-SLAM2：用于单目、立体和 RGB-D 相机的开源 SLAM 系统。IEEE 机器人学报 33, 5 (2017), 1255–1262。
- 多米尼克·施莱格尔、米尔科·科洛西和乔治·格里塞蒂。2018.ProSLAM：从程序员的角度看图 SLAM。IEEE 国际机器人与自动化会议 (ICRA) 论文集。1-9。
- 拉斐尔·穆尼奥斯·萨利纳斯和拉斐尔·梅迪纳·卡尼瑟。2019.UcoSLAM：通过融合关键点和平方平面标记进行同步定位和建图。arXiv：1902.03729。
- 梅皮拉里AB. 2019.OpenSfM。https://github.com/mapillary/OpenSfM。
- 乔治·格里塞蒂、赖纳·库梅尔、西里尔·斯塔尼斯和沃尔弗拉姆·布尔加德。2010.基于图的SLAM教程。IEEE 智能交通系统汇刊杂志 2, 4 (2010), 31–43。
- Rainer Kümmerle、Giorgio Grisetti、Hauke Strasdat、Kurt Konolige 和 Wolfram Burgard。2011. g2o：图优化的通用框架。IEEE 国际机器人与自动化会议 (ICRA) 论文集。3607–3613。