讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的(01)ORB-SLAM2源码无死角解析链接如下(本文内容来自计算机视觉life ORB-SLAM2 课程课件):
(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123092196
 
$文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX\to 官方认证$
 
应用领域：机器人、自动驾驶、增强现实、无人机。ORB-SLAM2是视觉SLAM中特征点法的开源代表作，是学习SLAM必学的第一个开源算法。同时支持单目、双目、RGBD相机，涵盖视觉SLAM领域核心算法，包括地图初始化、实时跟踪、局部建图、回环检测、BA优化。
 

关于 $ORB-SLAM2源码解析$ 对应的一系列章节，如下所示:

（00）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(00) 目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123092196

（01）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(01) 环境搭建,demo运行,ROS一键安装_清除各种疑难杂症：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123093639

（02）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(02) C++命名规范_总体框架解读：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123153360

（03）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(03) ORB_SLAM2::System之初构造函数解读：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123261370

（04）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(04) 单目追踪_总体框架讲解TrackMonocular→GrabImageMonocular：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123430385

（05）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(05) Tracking::Tracking()与 Frame::Frame()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123434067

（06）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(06) 图像金字塔_ORB特征点：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123440647

（07）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(07) ORBextractor::operator()→构建图像金字塔：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123448889

（08）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(08) ORBextractor::operator()→FAST关键点提取：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123462114

（09）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(09) ORBextractor::operator()→FAST关键点均匀化：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123481823

（10）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(10) ORBextractor::operator()→灰度质心法：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123486198

（11）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(11) ORBextractor::operator()→BRIEF描述子：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123501428

（12）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(12) 图像、特征点、关键点去畸变：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123531815)

（13）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(13) 追踪总体框架讲解→Tracking::Track()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123549441

（14）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(14) 地图初始化→单目初始化MonocularInitialization():尺度不确定性：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123575831

（15）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(15) 单目初始化MonocularInitialization()→Initializer：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123589911

（16）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(16) 单目初始化Initializer→八点发求解Homography矩阵：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123593780

（17）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(17) 单目初始化Initializer→八点发求解Fundamental矩阵：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123737621

（18）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(18) SVD奇异值分解→求解Homography,Fundamental矩阵,了解矩阵自由度：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123877876

（19）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(19) 重投影误差,卡方检验→CheckFundamental,CheckHomography：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126420016

（20）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(20) 分解Homography,恢复Rt→Faugeras SVD-based decomposition：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124056879

（21）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(21) 基本矩阵Fundamental→本质矩阵Essential 分解恢复 Rt：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124196424

（22）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(22) 特征点三角化、深度计算、三维点筛选：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124328735

（23）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(23) 单目SFM地图初始化→CreateInitialMapMonocular()-总体流程：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124491357

（24）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(24) 单目SFM地图初始化→CreateInitialMapMonocular()-细节分析:尺度不确定性：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124592632

（25）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(25) 关键帧KeyFrame→判断系统目前是否需要关键帧：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124662656

（26）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(26) 关键帧KeyFrame→如何创建、插入关键帧：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124671292

（27）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(27) 共视图、本质图、拓展图：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124710012

（28）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(28) 双目Stereo相机立体匹配,SAD算法→深度求解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124798744

（29）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(29) ORB特征匹配→ORBmatcher,汉明距离(单目初始化为例)：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124827062?

（30）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(30) ORB特征匹配→词袋BoW(bag of words):简介,优劣势分析：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124882100?

（31）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(31) ORB特征匹配→词袋BoW:BRIEF描述子转BoW向量：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124888110

（32）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(32) ORB特征匹配→跟踪线程BoW加速匹配，关键帧特征点跟踪SearchByBoW()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/125002892?

（33）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(33) ORB特征匹配→局部建图BoW加速匹配，三角化SearchForTriangulation：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124897974?

（34）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(34) 跟踪线程→初步了解跟踪线程,参考关键帧追踪TrackReferenceKeyFrame()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/124985845?

（35）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(35) 跟踪线程→恒速模型跟踪当前普通帧TrackWithMotionModel()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/125043845?

（36）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(36) 跟踪线程→跟踪丢失后，重定位跟踪 Relocalization()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/125085640

（37）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(37) EPnP 算法原理详解→理论基础一:控制点选取、透视投影约束：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/125778697

（38）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(38) EPnP 算法原理详解→理论基础二:分情况求得beta初始解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/125830254

（39）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(39) EPnP 算法原理详解→理论基础三:高斯牛顿迭代：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/125933729

（40）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(40) EPnP 算法原理详解→理论基础四:QR分解(豪斯霍尔德变换)：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/125991697

（41）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(41) EPnP 源代码分析(1)→PnPsolver总体流程与思路：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/125898784

（42）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(42) EPnP 源代码分析(2)→compute_pose():控制点选取,系数计算：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/125927316

（43）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(43) EPnP 源代码分析(3)→find_betas_approx(),gauss_newton()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126030166

（44）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(44) EPnP 源代码分析(4)→PnPsolver::qr_solve():QR分解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126036066

（45）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(45) EPnP 源代码分析(5)→ICP 求解相机位姿：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126041518

（46）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(46) 跟踪线程→局部地图跟踪TrackLocalMap():局部地图更新：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126120671

（47）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(47) 跟踪线程→局部地图跟踪TrackLocalMap():局部地图点过滤：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126137134

（48）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(48) 不同跟踪方法的对比、梳理完整跟踪流程→Tracking::Track()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126153293

（49）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(49) 局部建图线程→流程以及处理新关键帧:ProcessNewKeyFrame()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126189629

（50）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(50) 局部建图线程→MapPointCulling,CreateNewMapPoints：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126285793

（51）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(51) 局部建图线程→SearchInNeighbors():融合重复地图点：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126372649

（52）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(52) 局部建图线程→剔除关键帧KeyFrameCulling()、整体线程梳理：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126399259

（53）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(53) 闭环线程→了解闭环检测、主体框架讲解:LoopClosing::Run：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126526391

（54）(54)ORB-SLAM2源码无死角解析-(54) 闭环线程→闭环检测:寻找闭环候选关键帧 LoopClosing::DetectLoop()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126545826

（55）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(55) 闭环线程→计算Sim3:总体流程讲解ComputeSim3()：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126602357

（56）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(56) 闭环线程→计算Sim3:理论推导(1)求解s,t：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126648996

（57）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(57) 闭环线程→计算Sim3:理论推导(2)求解R,使用四元数：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126726063

（58）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(58) 闭环线程→计算Sim3: 源码Sim3Solver::iterate()讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126762711

（59）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(59) 闭环线程→闭环矫正: CorrectLoop→位姿传播，地图点矫正：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126929556

（60）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(60) 闭环线程→闭环矫正: CorrectLoop→地图点融合、共视关系更新：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/126969684

（61）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(61) 闭环线程→闭环矫正: CorrectLoop→全代码注释：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127010761

（62）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(62) BA优化(g2o)→追踪线程:Optimizer::PoseOptimization→仅位姿优化：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127011858

（63）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(63) BA优化(g2o)→局部建图线程:Optimizer::LocalBundleAdjustment→位姿与地图点优化：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127321977

（64）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(64) BA优化(g2o)→闭环线程:Optimizer::OptimizeSim3→Sim3变换优化：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127373225

（65）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(65) BA优化(g2o)→闭环线程:Optimizer::OptimizeEssentialGraph→本质图优化：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127390007

（66）(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(66) BA优化(g2o)→闭环线程:Optimizer::GlobalBundleAdjustemnt→全局优化：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127423782
 
 
本文内容来自计算机视觉life ORB-SLAM2 课程课件