DVO-SLAM详解之代码逻辑

DVO-SLAM详解之代码逻辑

一、整体框架

   

    本系列的文章主要解释DVO-SLAM的Tracking和闭环检测部分,首先从benchmark_slam.cpp这个文件入手，整个算法框架如下：


      

   

    配置好相关参数后，程序循环读取数据集中的图片，开始运行算法，如下图所示：



整个算法流程如下：

（1） 配置相关参数，读取所有的rgb图及其对应深度图的保存路径

（2） 创建KeyframeTracker对象

（3） 循环读取数据

    （3.1) 加载图片

    （3.2) 将图片及其时间戳传给KeyframeTracker对象，返回该图片对应的相机位姿

    （3.3） 保存相机位姿

（4） 全局进行一次闭环检测，进一步完善位姿图，再对位姿图进行优化。

二、KeyframeTracker对象的创建

   

    主函数中创建了KeyframeTracker对象，程序进入keyframe_tracker.cpp文件，这个文件中包含了KeyframeTracker对象的所有接口，KeyframeTracker对象主要包括两部分：KeyframeGraph对象和LocalTracker对象，KeyframeGraph对象主要负责后端位姿图的搭建、闭环检测、位姿图优化，LocalTracker对象主要负责前端位姿估计。

三、KeyframeTracker的运行

   

    KeyframeTracker对象每读取一张图片，就对图片进行如下操作：



（1） 将当前图片与前一帧以及关键帧之间进行帧间匹配，得到帧间运动变换量r_odometry、r_keyframe

（2） 根据r_odometry、r_keyframe判断当前帧是否为关键帧，若是则更新关键帧，进行局部闭环检测，搭建位姿图，否则直接将结果添加到位姿图中。

（3） 根据r_keyframe得到当前相机的位姿