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ORB-SLAM3算法1 已成功编译安装ORB-SLAM3到本地，本篇目的是用 EuRoc 开源数据来运
ORB-SLAM2算法1已成功编译安装 ROS 版本 ORB-SLAM2 到本地，以及ORB-SLAM2算法5
高博的工作是对基本 ORB SLAM2 的扩展，基本思想是为每个关键帧构造相应的点云，然后依据从 ORB SLAM2 中获取的关键帧位置信息将所有的点云拼接起来，形成一个全局点云地图。 https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map 具体的依赖包括： OpenCV (推荐 3.2 版本) DBoW2 和 g2o（源
Citations： Y. Diao, R. Cen, F. Xue.ORB-SLAM2S: A Fast ORB-SLAM2 System with Sparse Optical Flow Tracking[C].2021 13th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI). Wanzhou,China.2021:160-165. Keywords： Visualization,Simultaneous localization and mapping,Cameras,Real-time systems,Aircraft navigation,Central Processing Unit,Traje
论文链接 ORB-SLAM 0. Abstract 本文提出了 ORB-SLAM，一种基于特征的单目同步定位和建图 (SLAM) 系统 该系统对严重的运动杂波具有鲁棒性，允许宽基线环路闭合和重新定位，并包括全自动初始化 选择重建的点和关键帧的适者生存策略具有出色的鲁棒性，并生成紧凑且可跟踪的地图
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ ORB-SLAM3配置及安装教程 ORB-SLAM3配置安装及运行 Win 11pro VMware 17Pro Ubuntu 18.04 Eigen3 Pangolin Opencv3.4.3 ORB-SLAM3源码： https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 安装 Pangolin 需要的依赖工具 安装 Pangolin 官网下载地址：https://opencv.org/releases/page/5/ 下载之后放在
在 《SLAM ORB-SLAM2（12）估算运动并初始地图点》 中了解到 估算两帧间相对运动过程： 记录特征点对的匹配关系 RANSAC 采样准备 计算H矩阵或者F矩阵 判断并选取模型求位姿过程 在
在 《SLAM ORB-SLAM2（12）估算运动并初始地图点》 的 2.3. 计算H矩阵和F矩阵过程 中
Reference: 卡方检验(Chi-square test/Chi-Square Goodness-of-Fit Test) 卡方检验详解分析与实例 卡方值: χ 2 chi^2 χ 2 值表示观察值与理论值之间的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下： 设 O O O 代表某个类别的 观察频数 ， E E E 代表基于某个假设 H 0 H_0 H 0 计算出的 期望频数 ，
把录制的视频放入ORB-SLAM3文件夹内，文件命名为：myvideo.mp4 在同一目录下添加myvideo.yaml、myvideo.cc 重新编译ORB-SLAM3 会出现myvideo执行文件 在此文件夹打开终端输入： ./myvideo 即可运行视频
