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ORB-SLAM2: An Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras

机译：ORB-SLAM2：适用于单眼，立体声和RGB-D摄像机的开源SLAM系统

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We present ORB-SLAM2, a complete simultaneous localization and mapping (SLAM) system for monocular, stereo and RGB-D cameras, including map reuse, loop closing, and relocalization capabilities. The system works in real time on standard central processing units in a wide variety of environments from small hand-held indoors sequences, to drones flying in industrial environments and cars driving around a city. Our back-end, based on bundle adjustment with monocular and stereo observations, allows for accurate trajectory estimation with metric scale. Our system includes a lightweight localization mode that leverages visual odometry tracks for unmapped regions and matches with map points that allow for zero-drift localization. The evaluation on 29 popular public sequences shows that our method achieves state-of-the-art accuracy, being in most cases the most accurate SLAM solution. We publish the source code, not only for the benefit of the SLAM community, but with the aim of being an out-of-the-box SLAM solution for researchers in other fields.
机译：我们介绍了ORB-SLAM2，这是一个用于单目，立体声和RGB-D相机的完整的同步定位和制图（SLAM）系统，包括地图重用，闭环和重新定位功能。该系统可在各种环境中的标准中央处理单元上实时工作，从小型手持室内序列到在工业环境中飞行的无人机以及在城市周围行驶的汽车。我们的后端基于基于单目和立体观测的光束调整，可以使用公制尺度进行精确的轨迹估计。我们的系统包括轻量级的本地化模式，该模式利用视觉测距法跟踪未映射的区域，并与允许零漂移本地化的地图点匹配。对29个流行公共序列的评估表明，我们的方法达到了最新的准确性，在大多数情况下是最准确的SLAM解决方案。我们发布源代码，不仅是为了SLAM社区的利益，也是为了成为其他领域研究人员的现成SLAM解决方案。

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