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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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-852031.html
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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
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
在之前，作者曾经转过一篇《一文详解ORB-SLAM3》的文章。那篇文章中提到了ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单目，双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。与ORB-SLAM2相比，ORB-SLAM3在处理大视差和长时间未观测到的场景时效果更好。它还
本文是基于Ubuntu 20.04及OpenCV 4.6.0成功运行ORB-SLAM2，并在开源数据集上进行了测试。由于OpenCV和其他依赖库的版本较新，编译过程会出现一些问题，需要修改部分代码和CMakeLists.txt文件，这里做一个记录，也希望能帮到有需要的小伙伴。 开始尝试安装Eigen3.4.0和Pangolin-0.8版本，后
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
