⌈ 传知代码 ⌋ Visual SLAM函数
💛前情提要💛
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📌导航小助手📌
- 💡本章重点
- 🍞一. 概述
- 🍞二. 演示效果
- 🍞三.核心逻辑
- 🍞四.使用方式
- 🫓总结
💡本章重点
- Visual SLAM函数
🍞一. 概述
SLAM代表同步定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping），这一技术的主要含义在于其能让一个计算机通过外界定位传感器所传回的信息，经过算法函数的整合与过滤后可以得出该计算机所对应的代理机器处在的探测环境中的准确位置。在这其中，Visual SLAM便是一个只用环境图像便能实现精准定位的一个SLAM函数，并且还能是吸纳动态构造并实时更新周遭环境地图，让机器人可以在构建出的3D地图里定位和规划路径。
目前在OpenCV中基于视觉的算法函数主要分成三种————SIFT函数、SURF函数、以及ORB函数。三个对比中，SIFT函数是位置识别能力中效果最精确，所构建出的3D地图模型最能还原真实环境的函数，识别能力是最强的，但由于SIFT函数的图像采集层次较多导致它非常的耗费计算机资源，并且它较为复杂的函数识别原理也不利于新手第一次接触；SURF函数和SIFT函数正好相反，SURF函数的识别原理较为简单直接，让它可以在计算资源较为紧迫的环境下进行定位，但它的定位精度即便在多次调试后往往还是存在较大的偏差，并且还会出现0点浮动的情况，比较不适合定位精度要求较高的场景；ORB函数就相当于SIFT函数和SURF函数的结合体，它既可以在调试后得到不错的定位精度，同时还采用了一个效率较高的函数算法，使其不那么的耗费计算机资源。本文章将会以ORBSLAM为主要介绍对象，带大家了解其背后原理并且在Linux Ubuntu系统下展示其效果。
ORBSLAM的背后原理就是围绕着每张图片里的 “角” 的定位，并在后续的图像中追踪 “角” 与 “角” 之间的相对位置变化，从而实现视觉定位。ORBSLAM（Oriented FAST and Rotated BRIEF – SLAM）其实包含了另外两个子函数FAST和BRIEF，其中的FAST函数（Features from Accelerated Segment Test）主要实现了 “角” 的识别，而BRIEF函数（Binary Robust Independent Elementary Features）在FAST函数识别了各个不同的 “角” 后会对每个 “角” 赋上他们相应且独一无二的描述信息。
在对每个特征点进行对比和追踪后，ORBSLAM 函数可以生成相应的3D环境地图，并且还会给出摄像头在地图中的坐标点位置，实现了同步定位和地图构建。
🍞二. 演示效果
此次演示使用了最新的 ORBSLAM3 函数并在 ROS2 Humble 的计算机环境下运行来展示和调节 ORBSLAM3。
运行效果如下：
ORBSLAM3 启动后会开始扫描每一帧图像并提取如图绿色的特征点。
在空间内移动摄像头，ORBSLAM3 可以根据特征点的位置变化来判断摄像头的移动距离，并通过不断的采样来实现如右图所示的云点定位图。
随着摄像头的不断移动，在形成闭环的部分后 ORBSLAM 函数会对已知的点位进行特征点校验，生成一个更加精准的3D地图。
🍞三.核心逻辑
ORBSLAM 分成了两个函数部分，其中的FAST函数首先会分析一张图像里每个像素的强度值，并将其与预定义的阈值进行比较，判断强度变化是否满足角点的标准。为了加快处理速度，FAST 巧妙地利用选定点周围的特定像素子集进行检查。如果这部分像素中足够多的点的强度值与中心像素存在显著差异，那么该点将被标记为潜在角点。然后，通过包含所有邻域像素的更严格检查来确认角点的存在。对于各个合格角点的判断可以从下图理解：
对于左图中的窗口上方的一个像素点 p ，可以从右图看到其相邻的其他像素点。那么 p 点怎么能算一个足够强度的角点呢？对于 p 点而言它根据自身的颜色和亮度被赋予了一个初始强度值 Ip。用户可以根据自己的需求选择一个合适的阈值 t 。在待测试像素周围选取一个包含 16 个像素的圆形区域（这相当于半径为 3 的 Bresenham 圆形）。现在，如果圆形区域 (16 个像素) 中存在一组 n 个连续像素，它们全都比 Ip + t 亮，或者全都比 Ip - t 暗，那么像素 p 就是角点。为了提高算法速度，首先将圆形中的像素 1、5、9 和 13 的强度与 Ip 进行比较。从上图可以明显看出，这四个像素中的至少三个应该满足阈值标准，这样才能存在关键点。如果四個像素值 (I1, I5, I9, I13) 中至少有三个不在 Ip + t 的上方或下方，则 p 不是关键点（角点）。在这种情况下，将像素 p 作为可能的关键点拒绝。否则，如果至少有三个像素高于或低于 Ip + t，则检查所有 16 个像素，并查看是否有 12 个连续像素符合标准。符合上述的像素点就被FAST函数判定成了合格的角点，后续对图像中的每个像素点都进行同样的操作即可判断出每个角点所在的位置。
FAST函数找到了每个角点的位置后，BRIEF函数会选取图像中的关键点及其周围的小块区域 (局部图像块)。 接着，在局部图像块内，BRIEF 会定义一系列简单的测试，例如比较相邻像素的强度值 (较暗或较亮)。 基于这些测试的结果，BRIEF 生成一个由 0 和 1 组成的二进制字符串，称为描述符。描述符中的每一位对应一个测试，0 代表测试点较暗，1 代表较亮。BRIEF函数的逻辑描述可以简写成如下方程：
巧妙之处在于测试的选取经过精心设计，使得 BRIEF 描述符能够捕获关键点周围的局部图像结构信息。 即使图像发生光照变化、几何形变等轻微扰动，BRIEF 描述符仍能保持相对稳定，展现出良好的鲁棒性。 最后，在进行关键点匹配时，BRIEF 描述符的相似度可以通过汉明距离（Hamming Distance）进行计算。汉明距离计算简单高效，进一步提升了算法的整体效率。
🍞四.使用方式
下面会基于 Ubuntu 22.04 和 ROS2 安装相应的包后用 Tello 的摄像头来运行 ORBSLAM3：
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首先安装 ORBSLAM3，去到 ORBSLAM3 github 官网下载并构建最新的 ORBSLAM3 函数。
安装 ROS2 Humble（Robot Operating System 2） 和其相应的依赖包，并运行测试程序确保其可以正常运行。 -
把 Tello ROS2 github 的 ROS2 工作空间下载下来并构造其环境。
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把作为 ROS2 和 ORBSLAM3 的连接包 ORBSLAM3 ROS2 Wrapper 下载下来并构造其环境。
一切准备就绪后先打开 Tello 无人机，并在 Ubuntu 系统里连接上 Tello 的 WiFi。 -
在 Tello ROS2 的工作环境里运行代码：
colcon build --packages-select tello_msg
colcon buildsoure install/setup.bash
ros2 launch src/launch.py
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进入下载并构建好的 ORBSLAM3 文件夹里，找到 ORBvoc.txt 和在路径
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/ORB_SLAM3/Examples/Monocular 下的 EuRoC.yaml 文件并复制他们的绝对路径。
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在 ORBSLAM3 ROS2 Wrapper 的工作环境里运行代码：
colcon build --packages-select orbslam3
colcon buildsource install/setup.bash
ros2 run orbslam3 mono <ORBvoc.txt的绝对路径> <EuRoC.yaml的绝对路径>
上述步骤运行完毕后 ROS2 会调用 ORBSLAM3 里的函数，并对 Tello 提供的摄影图像进行方位和姿态判断，可以拿着 Tello 无人机绕房间走一圈验证定位结果。
🫓总结
综上，我们基本了解了“一项全新的技术啦” 🍭 ~~
恭喜你的内功又双叒叕得到了提高！！！
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