matlab的slam代码

ORB_SLAM2的安装、配置与应用一、安装的工具二、安装Pangolin三、安装OpenCV四、安装Eigen五、安装ORB_SLAM2六、运行单目SLAM实例七、实验遇见的问题与解决方法八、参考文献 一、安装的工具 配置过程中所需要cmake、gcc、g++和git工具。 安装所需的工具 在终端运行的命令 cmake sudo apt-get install cmake git sudo apt-get install git g++ ，g++ sudo apt-get install gcc g++ 二、安装Pangolin 安装依赖项 sudo apt-ge

包含opencv3.2 以及修改过后的 ORB_Slam 文档 专用于Ros noetic 20.04 配合教程使用 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/

In addition, download a vocabulary file for DBoW2 from here and uncompress it. You can find orb_vocab.dbow2 in the zip file.

ORB_SLAM需要修改的部分包括CMakelist.txt和rgbd_tum.cc，这部分需要较大改动。首先看rgbd_tum.cc，由于我们打算完成一个实时系统，所以不在需要数据的读取、color和depth的匹配；可以省去相当部分的工作。最后展示所有的rgbd_tum.cc代码

1. 地图点相关 3. 用参考关键帧来跟踪 1. 理解地图点里成员变量的物理意义 2. 掌握BOW的原理及应用（重要） 3. 掌握关键帧跟踪原理（重要） 4.

ORB特征描述符，基于python源码实现，基于opencv库实现

VIO 知识面广，公式繁多复杂，初学者入门时间长且不容易掌握，半途而废者居多，这也导致熟练掌握 VIO 的 SLAMer并不多，企业相关人才需求缺口较大。为此，贺一家与高博在深蓝学院联合推出了『从零开始手写VIO』课程。通过这门课程，我们将详细讲解VIO的实现细节。更重要的是，课程将手写后端作为重点。 从零手写VIO课程知识点整理

ORB-SLAM2 windows下免配置第三库，工程已配置好，下载配置好图片路径即可直接运行

里面有直接采用c++一步一步计算orb特征的过程，可以帮助理解如何计算orb特征，还有slam中如何将计算得到的本征矩阵分解为旋转矩阵和平移向量。