1.【视觉SLAM】ORB-SLAM：让人Orz的源码SLAM
2.激光雷达导航技术的优势有哪些？请说具体一点！
3.ORB-SLAM3 源码剖析：IMU 预积分
4.ORB-SLAM2源码系列--局部建图线程（MapPointCulling和KeyFrameCulling）
5.ORB-SLAM2 的源码编译运行（ubuntu20.04）以及ROS1安装
6.hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)

【视觉SLAM】ORB-SLAM：让人Orz的SLAM

       ORB-SLAM，在视觉SLAM领域享有盛誉，源码其源码在GitHub上已有4.4K+Star，源码充分彰显了西班牙小哥的源码出色贡献。近期深入研究其论文并结合源码，源码H5跑分源码体验了一番酸爽，源码发现它在SLAM领域确实有着独特的源码魅力与贡献。

       ORB-SLAM的源码核心框架由三个并发进程组成：跟踪、局部建图和回环检测，源码系统结构清晰，源码功能分明。源码跟踪是源码主进程，负责定位和跟踪相机运动，源码通过特征匹配实现定位与优化。源码局部建图则负责关键帧与地图点的插入、删除及局部优化。回环检测则通过搜索回环关键帧，实现位姿图优化，确保系统鲁棒性。

       特征提取是ORB-SLAM的关键之一，它采用ORB特征，兼顾性能与效率。与SURF、SIFT等相比，ORB提取速度快，每张仅需.3ms，适用于实时操作。ORB在FAST角点基础上加入方向信息，使BRIEF描述子旋转不变，同时利用图像金字塔和灰度质心法提取特征，实现尺度不变性。此外，通过网格划分与四叉树结构，ORB-SLAM确保特征点分布均匀，即使特征点不足，也可通过调整FAST阈值增加。

       单目初始化是ORB-SLAM的另一大亮点，它通过特征点匹配计算基础矩阵和单应矩阵，自动判断场景类型，无需人工设定模型。源码下载电影共视图与本质图结构则加强了关键帧间的联系，实现高效回环检测。相机重定位策略确保了系统在跟踪失败时能快速恢复，关键帧与地图点的删增策略则优化了系统性能。

       ORB-SLAM提供多样化的Bundle Adjustment方式，包括初始化阶段的全BA、跟踪过程的运动BA及局部建图阶段的局部BA，适应不同场景需求。整个系统庞大复杂，通过总结主要特性，虽有其精髓，但仍需深入研究，以充分理解其工作原理与优化策略。

       总之，ORB-SLAM在视觉SLAM领域展现出了其独特魅力与贡献，从其高效的特征提取到灵活的系统框架，再到多样化的优化策略，无不体现其在SLAM技术中的卓越地位。向所有SLAM领域的先驱者致以崇高的敬意。

激光雷达导航技术的优势有哪些？请说具体一点！

       杭州艾豆智能激光SLAM 智能扫地机器人开源系统

       一、说明

       杭州艾豆智能科技有限公司，专注于机器人的室内定位与导航、自主运动，智能避障和视觉技术的研究。在SLAM算法，扫地机的运动控制，视觉等技术领域有六年多技术积累。

       我们致力于为高性能消费级机器人提供室内定位导航及视觉解决方案，主要的产品有：°扫描激光雷达SLAM定位导航套件，固定式激光雷达定位导航套件，及深度摄像头定位导航套件，陀螺仪惯导套件、智能扫地机器人控制主板、通用型激光SLAM 机器人底盘，智能消毒机器人。

       我们积累了丰富的智能机器人室内导航定位系统，产品广泛应用与智能扫地机器人，智能全自动消毒机器人。

       杭州艾豆智能，需求系统源码基于激光SLAM的智能扫地机人源码是一套完整的量产的源码。基于STM和linux下C语言开发，基于本代码可以创建完整的商业级激光SLAM智能扫地机器人。

       二、功能简介

       1．功能

       杭州艾豆智能科技有限公司的激光SLAM智能扫地机人源码，具备完整的智能扫地机器人功能，功能包括。

       1）LDS激光雷达度全方位扫描，赫兹自适应扫描频率。

       2）不低于8米的测距范围，测量量程1%的解析。

       3） Class 1 激光安全标准。

       4）激光SLAM定位，建图，导航功能。

       5）快速全屋扫描地图算法，快速生成室内二维地图。

       6）弧形掉头，工字清扫功能。

       7）沿边清扫功能，支持激光沿边和红外沿边。

       8）红外碰撞，碰撞块处理机制。

       9）悬崖传感器，跌落计算处理。

       ） 以房间为单位划分区域，智能清扫策略，路径规划功能。

       ） 计算导航路径，导航算法。

       ） 后轮电机、滚刷电机、边刷电机，风机的驱动和调速功能。

       ） 后轮电机、滚刷电话，边刷电机，风机堵转保护功能。

       ） 自动回充对接充电桩功能。

       ） APP地图显示、火绒搜索源码控制功能。

       ） 遥控器功能

       ） 手动遥控功能

       ） 智能避障

       ） 预约功能

       ） 虚拟墙功能

       ） 禁区功能

       ） 指哪去哪功能。

       ） 区域清扫功能

       ） 断点续扫功能。

       ） 智能语音功能。

       ） OTA远程升级功能

       2．技术特色

       杭州艾豆智能科技有限公司激光SLAM智能扫地机器人采用自持专利算法，有别其他开源项目。

       1) 完全自主知识产权激光SLAM算法。

       2) 不采用传统开源SLAM算法，无需操作系统支持，支持裸奔，支持嵌入式linux，抛弃臃肿的ubuntu和ROS系统。

       3) 快速识别门和房间，全屋快速扫描，生成地图算法。适用于室内自动扫描建图系统。

       4) 快速重定位功能，只要建好图，机器人随便扔，都能快速拟合重定位。

       三、系统结构

       1．系统结构

       本激光SLAM导航智能扫地机器人系统由以下单元组成：

       1) 主控系统

       2) 激光SLAM算法板

       3) 传感器板

       4) 电机驱动器

       系统结构图如下：

       2．主控系统

       主控系统采用STM或GD系统，用于电机运动控制和清扫策略计算，以及各个传感器的数据采集，分析。

       3．激光SLAM算法板

       激光SLAM算法板实现SLAM算法，房屋识别，门识别，分区算法。

       4．传感器模块

       传感器模块用于采集各种外围传感器数据。

       电机控制模块

       电机控制模块用于控制左行动轮，右行动轮，边刷电机，滚刷电机，风机，并通过编码器反馈形成电机闭环控制。

       反馈监视电机电流，以便主控系统计算电机堵转。

       四、快速入门

       1．快速使用

       从艾豆智能科技有限公司获取到激光SLAM智能扫地机器人源码。DNF扫描源码源码分三部分：

       1) 主控板源码，采用Keil uVision编译。

       2) SLAM算法源码，基于linux编译。

       3) APP代码，基于linux编译。

       第一步：打开主控板源码。

       使用Keil uVision V5..1.0打开“RE\USER”目录下的irobot.uvprojx 文件，编译，生成hex或bin文件，烧录hex或bin文件。

       本代码使用Source Insight编辑，建议使用者也采用SI编辑，如使用Keil编辑，可能会存在代码不对齐的情况。

       第二步：打开SLAM源码：

       进入slam 的build目录，执行make命令，生成slam文件，将slam

       文件通过网络上传到linux算法板的update目录下。

       第三步：打开APP源码。

       在linux下，进入app的build目录，执行make命令，生成app文件，将app上传到linux算法板的update目录下。

       重启系统，听到“系统载入中”的语音，稍后，开始按键，配网，使用APP进行控制，建图。

ORB-SLAM3 源码剖析：IMU 预积分

       IMU的数据结构在ORB-SLAM3中用于表示机体坐标系中的测量值。在特定时刻，加速度计测量线加速度和陀螺仪测量角速度。假设这些测量值包含高斯白噪声，且偏置建模为随机游走，其导数也是高斯白噪声。将重力转换到机体坐标系后，得到连续视觉帧间的IMU预积分结果。这些预积分包括旋转、速度和位置测量，以及整个测量向量的协方差矩阵。

       在ORB-SLAM3中，每帧的IMU预积分在tracking线程中计算，具体由Tracking::PreintegrateIMU()函数执行。每帧间的IMU测量通过src/ImuTypes.cc中的Preintegrated::IntegrateNewMeasurement()进行积分。主要步骤如下：首先进行偏置校正，然后计算位置、速度的增量，接着计算旋转的增量。旋转变化量以李代数中的旋转向量表示，并通过指数映射转换为旋转矩阵。旋转矩阵按旋转顺序右乘。最后，更新协方差矩阵，并调整与偏置修正相关的位置、速度和旋转雅可比。

       IMU的偏置校正、测量、标定和预积分类定义在include/ImuTypes.h文件中。

       值得注意的是，对于初学者，了解GDB调试方法是提高ORB-SLAM3源码理解效率的重要步骤。GDB提供了一系列功能，允许开发者在运行程序时设置断点、查看变量值、追踪程序执行流程等，从而深入分析代码行为和潜在问题。

ORB-SLAM2源码系列--局部建图线程（MapPointCulling和KeyFrameCulling）

       ORB-SLAM2源码系列--局部建图线程详解

       MapPointCulling模块负责筛选新加入的地图点，确保地图质量。在ProcessNewKeyFrame函数中，新点被暂存于mlpRecentAddedMapPoints。筛选过程包括：

       根据相机类型设定不同的观测阈值

       遍历新点，若点已标记为坏点则直接从队列中移除

       若点的观察帧数少于预期值的%，或者观察相机数量少于阈值cnThObs，即使过了两个关键帧也会被删除

       只有经过三个关键帧且未被剔除的点，才会被认定为高质量点，仅从队列移除

       另一方面，KeyFrameCulling则针对共视图中的关键帧进行冗余检测。步骤如下：

       提取当前关键帧的共视关键帧，并遍历它们

       对于每个共视关键帧，检查其地图点：若至少有3个其他关键帧观测到，被认为是冗余点

       对于双目或RGB-D，仅考虑近距离且深度值大于零的地图点

       若关键帧%以上的有效地图点被判断为冗余，该关键帧将被标记为冗余并删除

       这样的筛选机制确保了地图数据的准确性和效率。

ORB-SLAM2 的编译运行（ubuntu.）以及ROS1安装

       在 Ubuntu . 环境中，编译并运行 ORB-SLAM2 需要一系列的准备工作和库的安装。首先，确保已安装了所需的依赖项，然后按照指定链接从 GitHub 下载并安装 Pangolin-0.6 稳定版。

       接着，进行 OpenCV-3.4.5 的安装，包括下载、配置编译环境和查询版本信息以验证安装是否成功。对于 Eigen3，建议源码安装默认的 Eigen 版本（3.3.9），并将其头文件复制到相应目录以确保正常工作。若需要使用特定版本（如3.3.7），需手动安装并调整位置。

       在编译 ORB-SLAM2 时，需处理常见的报错，例如在 `System.h` 中添加 `#include` 以解决 `usleep` 报错，并根据特定链接调整 `LoopClosing.h` 文件中的代码以解决第二个报错。第三个报错需删除 `CMakeCache.txt` 文件并重新执行 `cmake ..` 和 `make` 命令。

       成功编译后，需在特定目录下运行 ORB-SLAM2，确保使用正确的终端打开以找到可执行文件。此外，安装 ROS1 可以通过一键安装工具完成，注意管理日志目录的大小以避免警告。在安装完成后，启动 ROS Master、小海龟仿真器和海龟控制节点，以验证 ROS1 是否已成功安装。

       安装过程中可能遇到的问题包括 ROS 目录的位置和库查找问题，以及如何在编译 ORB-SLAM2 时指定依赖目录。通过将 ROS 目录添加到环境变量（如 `PYTHONPATH` 或 `LD_LIBRARY_PATH`）中，可以解决这些问题并确保库的正确查找。

hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)

       hdl_graph_slam源码解读(八)：后端优化

       后端概率图构建核心：hdl_graph_slam_nodelet.cpp

       整体介绍

       这是整个系统建图的核心，综合所有信息进行优化。所有的信息都会发送到这个节点并加入概率图中。

       包含信息

       1）前端里程计传入的位姿和点云

       2）gps信息

       3）Imu信息

       4）平面拟合的参数信息

       处理信息步骤

       1）在对应的callback函数中接收信息，并放入相应的队列

       2）根据时间戳对队列中的信息进行顺序处理，加入概率图

       其他内容

       1）执行图优化，这是一个定时执行的函数，闭环检测也在这个函数里

       2）生成全局地图并定时发送，即把所有关键帧拼一起，得到全局点云地图，然后在一个定时函数里发送到rviz上去

       3）在rviz中显示顶点和边，如果运行程序，会看到rviz中把概率图可视化了

       关键帧同步与优化

       cloud_callback

       cloud_callback(const nav_msgs::OdometryConstPtr& odom_msg,const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud_msg)

       该函数主要是odom信息与cloud信息的同步，同步之后检查关键帧是否更新。

       关键帧判断：这里主要看关键帧设置的这两个阈值keyframe_delta_trans、keyframe_delta_angle

       变成关键帧的要求就是：/hdl_graph_slam/include/hdl_graph_slam/keyframe_updater.hpp

       优化函数

       optimization_timer_callback(const ros::TimerEvent& event)

       函数功能：将所有的位姿放在posegraph中开始优化

       loop detection 函数：主要就是将当前帧和历史帧遍历，寻找loop。

       闭环匹配与信息矩阵计算

       匹配与闭环检测

       潜在闭环完成匹配（matching 函数）

       不同loop的信息矩阵计算（hdl_graph_slam/information_matrix_calculator.cpp）

       gps对应的信息矩阵

       hdl_graph_slam/graph_slam.cpp

       添加地面约束

       使用add_se3_plane_edge函数的代码

       执行图优化

       优化函数optimization_timer_callback

       执行图优化，闭环检测检测闭环并加到了概率图中，优化前

       生成简化版关键帧，KeyFrameSnapshot用于地图拼接

       生成地图并定时发送

       生成地图：简化版关键帧拼接

       定时发送：src/hdl_graph_slam_nodelet.cpp文件中

       系统性能与扩展性

       hdl_graph_slam性能问题在于帧间匹配和闭环检测精度不足，系统代码设计好，模块化强，易于扩展多传感器数据融合。

       总结

       hdl_graph_slam后端优化是关键，涉及大量信息融合与概率图构建。系统设计清晰，扩展性强，但在性能上需改进。

ROS2测试源码编译安装cartographer

       Cartographer是一个跨平台、传感器配置提供实时同步定位和绘图(SLAM)的系统，具有回环检测优势，资源占用适中。

       选择源码编译安装方式，以适应后期项目修改和移植需求。首先，使用Ubuntu虚拟机测试验证。

       若国内访问github受限，可选择Gitee上的备份仓库进行下载。尝试多个版本，确认在Ubuntu humble版本下能够成功下载和安装。

       在安装过程中，需要下载依赖项。在Ubuntu上，首先安装libabsl-dev、libceres-dev以及liblua5.3-dev等包。对于ceres-solver，需确保CUDA、显卡加速和TBB指令集优化选项已配置。

       在开发板上，通过源码编译安装三方依赖。确保所有依赖包均正确安装，包括protobuf版本为v3.4.1分支。

       完成所有依赖安装后，开始编译Cartographer源码。首先下载官方数据集，注意ROS2格式的rosbag转换，使用rosbags工具进行转换。

       介绍ROSbag格式，ROS1的.rosbag文件为二进制存储格式，而ROS2使用SQLite数据库格式，支持跨平台和扩展性。两种格式转换方法，推荐使用rosbags工具，无需依赖ROS环境。

       测试Cartographer时，使用ros2命令启动示例launch文件，输入特定的bag文件名以加载数据集。测试3D数据集时，使用相应的launch文件和bag文件名。

       资源占用情况分析将后续进行。

Ubuntu中pangolin库的安装配置及问题解决

       在Ubuntu.环境下安装与配置视觉SLAM十四讲中提及的pangolin库，解决安装与使用过程中可能遇到的问题。首先，确保安装所需的依赖及工具。快捷键Ctrl+Alt+T打开终端，依次输入指令：

       1.1 pangolin库安装

       进入终端，克隆视觉SLAM十四讲源代码，然后进入pangolin库文件夹，下载库源文件。接下来，进入下载好的源文件目录，使用指令进行安装，其中-j后的数字可根据电脑配置调整，以优化安装速度。

       1.3 pangolin库安装

       在安装完成后，可以尝试通过VScode运行ch3目录下examples中的示例程序，编译并执行。

       2 测试pangolin库

       2.1 示例程序编译

       在VScode终端输入指令，为测试程序做准备。

       2.2 示例程序运行

       运行两个示例程序，程序名称可通过ls指令查看，拼写时使用tab键补全。在运行过程中可能会遇到如"cannot find trajectory file"的错误。这通常是因为程序相对路径的设定与实际路径不匹配。解决方法是修改程序中的相对路径，将实际路径替换掉。

       2.3 程序运行问题解决

       解决"cannot find trajectory file"报错，需要修改程序中路径设置，并重新编译程序。再次运行示例程序，问题将得到解决。此外，初次运行visualizeGeometry.cpp时可能会出现找不到libpango_image.so的报错，这通常是因为系统未找到共享库。此时，执行指令刷新共享库即可。

       至此，pangolin库的安装与使用过程完成。在执行过程中，注意查看终端输出，确保每个步骤正确无误。如有其他问题，建议查阅官方文档或社区讨论。