最近在讀ORB-SLAM的代碼，雖然代碼注釋算比較多了，但各種類和變量互相引用，看起來有點(diǎn)痛苦。索性總結(jié)了一下Tracking部分的代碼結(jié)構(gòu)，希望能抓住主要思路，不掉坑里。

追蹤

追蹤部分的主要思路是在當(dāng)前幀和（局部）地圖之間尋找盡可能多的對(duì)應(yīng)關(guān)系，來優(yōu)化當(dāng)前幀的位姿。

作者在追蹤這部分主要用了幾種模型：運(yùn)動(dòng)模型（Tracking with motion model）、關(guān)鍵幀（Tracking with reference key frame）和重定位（Relocalization）。

下面一一介紹。

Tracking with motion model

假設(shè)物體處于勻速運(yùn)動(dòng)，那么可以用上一幀的位姿和速度來估計(jì)當(dāng)前幀的位姿。上一幀的速度可以通過前面幾幀的位姿計(jì)算得到。這個(gè)模型適用于運(yùn)動(dòng)速度和方向比較一致，沒有大轉(zhuǎn)動(dòng)的情形下，比如勻速運(yùn)動(dòng)的汽車、機(jī)器人、人等。而對(duì)于運(yùn)動(dòng)比較隨意的目標(biāo)，當(dāng)然就會(huì)失效了。此時(shí)就要用到下面兩個(gè)模型。

Tracking with reference key frame

假如motion model已經(jīng)失效，那么首先可以嘗試和最近一個(gè)關(guān)鍵幀去做匹配。畢竟當(dāng)前幀和上一個(gè)關(guān)鍵幀的距離還不是很遠(yuǎn)。作者利用了bag of Words（BoW）來加速匹配。首先，計(jì)算當(dāng)前幀的BoW，并設(shè)定初始位姿為上一幀的位姿；其次，根據(jù)位姿和BoW詞典來尋找特征匹配（參見ORB－SLAM（六）回環(huán)檢測(cè)）；最后，利用匹配的特征優(yōu)化位姿（參見ORB－SLAM（五）優(yōu)化）。

Relocalization

假如當(dāng)前幀與最近鄰關(guān)鍵幀的匹配也失敗了，那么意味著此時(shí)當(dāng)前幀已經(jīng)丟了，無法確定其真實(shí)位置。此時(shí)，只有去和所有關(guān)鍵幀匹配，看能否找到合適的位置。首先，利用BoW詞典選取若干關(guān)鍵幀作為備選（參見ORB－SLAM（六）回環(huán)檢測(cè)）；其次，尋找有足夠多的特征點(diǎn)匹配的關(guān)鍵幀；最后，利用特征點(diǎn)匹配迭代求解位姿（RANSAC框架下，因?yàn)橄鄬?duì)位姿可能比較大，局外點(diǎn)會(huì)比較多）。如果有關(guān)鍵幀有足夠多的內(nèi)點(diǎn)，那么選取該關(guān)鍵幀優(yōu)化出的位姿。

更新局部地圖

Tracking成功以后，需要更新motion model，并判斷當(dāng)前幀是否是新的關(guān)鍵幀。如果是，將其加入并更新局部地圖（local map），建立當(dāng)前關(guān)鍵幀與其它關(guān)鍵幀的連接關(guān)系，更新當(dāng)前關(guān)鍵幀與其它關(guān)鍵幀之間的特征點(diǎn)匹配關(guān)系，并利用三角法生成新的三維點(diǎn)，最后做一個(gè)局部?jī)?yōu)化（local BA，包括相鄰關(guān)鍵幀和它們對(duì)應(yīng)的三維點(diǎn)，參見ORB－SLAM（五）優(yōu)化）。

如果讀者對(duì)作者的程序有興趣，那么可以參照下圖來閱讀追蹤這部分的程序。 

該系列的其它文章：

ORB－SLAM（一）簡(jiǎn)介

ORB－SLAM（二）性能

ORB－SLAM（三）初始化

ORB－SLAM（五）優(yōu)化

ORB－SLAM（六）回環(huán)檢測(cè)