01 背景介紹

自主導航是機器人基礎性和關鍵性技術，是機器人實現其他更高級任務的前提。視覺 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 利用視覺傳感器獲取環(huán)境圖像信息，基于多視圖幾何算法構建環(huán)境地圖。視覺SLAM技術廣泛應用于無人駕駛、元宇宙、游戲、智能機器人等領域。

在無人駕駛方面，一些大廠如騰訊、阿里、百度、華為、小米、商湯等企業(yè)投入重金研發(fā)，開放大量關于視覺SLAM職位。同時，國內許多獨角獸無人駕駛公司如Momenta、AutoX、小馬智能和圖森未來等舉重金招募視覺SLAM人才。隨著元宇宙的火爆，國內互聯網巨頭尤其字節(jié)跳動，紛紛將大量資金投入元宇宙，致使視覺SLAM人才進一步稀缺，引發(fā)視覺SLAM更高的薪酬與福利。

02 ORB-SLAM3介紹

視覺SLAM是一種基于視覺傳感器的 SLAM 系統(tǒng)，與激光傳感器相比，視覺傳感器具有成本低、保留環(huán)境語義信息的優(yōu)點，能夠與深度學習進行大量結合。ORB-SLAM系列算法是視覺SLAM中具有最廣泛關注與應用的算法。ORB-SLAM3是一個支持視覺、視覺+慣導、混合地圖的SLAM系統(tǒng)，可以在單目、雙目和RGB-D相機上利用針孔或者魚眼模型運行。在大場景/小場景、室內/室外，ORB-SLAM3都能魯棒地實時運行，被廣泛應用于商業(yè)化產品中。

03 學習難點

在學習ORB-SLAM3過程中，需要掌握算法部署、主要線程之間的邏輯關系，吃透ORB-SLAM3算法原理和底層代碼。主要難點包括：深入理解關鍵幀、共視圖、因子圖等重要概念；掌握IMU預積分的推導過程，以及局部建圖線程、閉環(huán)與地圖合并線程之間的算法邏輯等！






審核編輯：劉清