dynaslam

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＋＾＋ DynaSLAM的跟踪线程与ORB-SLAM2的跟踪线程类似，负责估计运动信息、跟踪局部地图。总体来说，ORB-SLAM2跟踪部分主要包括两个阶段，第一个阶段包括三种跟踪方法：DynaSLAM 在单目、立体和RGB-D 配置的动态场景中非常强大。我们能够通过多视图几何、深度学习或两者来检测运动物体。拥有一个静态的场景地图，可以绘制被动态对象遮挡的框架背景。

在本文中提出了DynaSLAM,其在ORB-SLAM2的基础上添加了动态目标检测和背景修复技术。本文综合使用了基于多视几何和深度学习的方法来检测动态目标，并在此基础上得到一个场景的静态地DynaSLAM超详细安装配置运行ubantu20.0.4+opencv2.4.11+tensorflow1.4.0注：我现在ubantu的环境是基于可以运行ORB SLAM 2和ORB SLAM3之后的前言：最后的部分版本信息：虚拟机ubantu2

ˇ０ˇ 笔记将以RGBD模式运行为基础，讲解整个DynaSLAM的运行流程，RGBD模式的运行在/Example/RGB-D/rgbd_tum.cc文件下。检查和加载相关的配置文件，首先判断传入的参数数是否符合要求，然后DynaSLAM (N)代表仅使用Mask RCNN进行动态物体分割；DynaS LAM (G)代表仅使用基于深度变化的多视几何进行动态检测和分割；DynaSLAM (N+G)代表同时利用多视几何和深度学习的方法进行

mLastProcessedState设置为mstate的值。如果SLAM系统没有初始化，则执行双目初始化函数StereoInitialization。Bescos等人展示了DynaSLAM,一种视觉SLAM系统，建立在ORB-SLAM2上，增加了动态物体检测和背景修补。DynaSLAM在动态场景中是鲁棒的。作者能够通过多视图几何，深度学习或者两者同时来检