20180527 ORB SLAM Code Reading

2018/05/27 3D Vision勉強会＠関東
ORB-SLAM Code Reading
takmin

自己紹介
2
株式会社ビジョン＆ITラボ代表取締役
皆川卓也（みながわたくや）
「コンピュータビジョン勉強会＠関東」主催
博士（工学）
略歴：
1999-2003年
日本HP（後にアジレント・テクノロジーへ分社）にて、ITエンジニアとしてシステム構築、プリ
セールス、プロジェクトマネジメント、サポート等の業務に従事
2004-2009年
コンピュータビジョンを用いたシステム/アプリ/サービス開発等に従事
2007-2010年
慶應義塾大学大学院後期博士課程にて、コンピュータビジョンを専攻
単位取得退学後、博士号取得（2014年）
2009年-現在
フリーランスとして、コンピュータビジョンのコンサル/研究/開発等に従事（2018年法人化）
http://visitlab.jp

コンピュータビジョン勉強会＠関東
 こんなテーマでやってきました！
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ORB-SLAMとは？
4
 単眼カメラのVisual SLAM
 Mur-Artal, R., Montiel, J. M. M., & Tardos, J. D. (2015).
ORB-SLAM:AVersatile and Accurate Monocular
SLAM System. IEEETransactions on Robotics,
 ソースコード:
https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
 動画：
https://www.youtube.com/watch?v=ufvPS5wJAx0

ORB-SLAMコードリーディング
5
 ORB SLAM2
 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
 ORB_SLAM2はORB_SLAMをステレオカメラと
RGBD向けに拡張したもの
 元のORB_SLAMのソースコードもあるが、単眼カメ
ラの機能もORB_SLAM2に統合しているので、2を
使うのが望ましい
 ここでは主に単眼カメラ部分についてのみ解説
 アルゴリズムについてはsyinari0123さんの解
説があったので割愛

ORB-SLAMを動かす
6
 githubからソースコードを入手
 C++11コンパイラが必要
 Visual Studio2015では無理だった（2017では？）
 必要なライブラリをインストールしてbuild.shと
いうシェルを起動すればビルドできる。
 KITTI等の既存データセットを動かす場合
 リアルタイムで動作させたいときはROSをセット
アップした後、build_ros.shでビルド

ORB-SLAMの依存ライブラリ
7
 Pangolin
 ビジュアライゼーションに必要
 https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin
 OpenCV (2.4.11と3.2でテスト)
 画像の操作と特徴量の抽出
 http://opencv.org
 Eigen3
 g2oを動かすのに必要
 http://eigen.tuxfamily.org
 DBoW2
 Place Recognitionに使用。ORB-SLAM2に同梱
 g2o
 幾何学的な最適化に使用。ORB-SLAM2に同梱
 ROS (Hydro or Newer)
 リアルタイムで動かす時、カメラ出力をROSのトピックとして動かす必要
 http://ros.org

ORB-SLAMのサンプル
8
 あらかじめ、以下のサンプルコードが用意されており、コ
ンパイルすれば使える。
 Examples/Monocular/mono_euroc.cc
 EuRoCデータセット用サンプル
 Examples/Monocular/mono_kitti.cc
 KITTIデータセット用サンプル
 Examples/Monocular/mono_tum.cc
 TUMデータセット用サンプル
 Examples/ROS/ORB_SLAM2/src/ros_mono.cc
 外部接続したカメラで動かすためのサンプル
 Examples/ROS/ORB_SLAM2/src/AR/ros_mono_ar.cc
 外部接続したカメラ映像にキューブを重畳表示するサンプル

外部接続カメラでORB-SLAMを動かす
9
 外部接続カメラを使用するのはROS (Robot
Operating System)とROS上でカメラを動かす
ためのモジュールをインストールする必要が
ある。
 例えば、 https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam
 カメラから映像を取得するトピック名を
/camera/image_rawとして実行した状態で、
ORB-SLAMのros_monoやros_mono_arを動
かす

ORB-SLAMのコード構成
10
メインのコード群
ビルドのスクリプト
リアルタイムカメラ入力を扱うためのビルドス
クリプト
各データセットのための試験コードやAR等の実
行ファイル
DBoW2とg2o
Place Recognitionを行うための学習済み辞書
データ

ORB-SLAMコードの特徴
11
 実装は論文通り
 論文とコードの対応を見つけやすい
 論文と実装が違うというケースも割とあるので
 MonoとStereoとRGB-Dが一緒になっているので、それぞ
れを分離して読み解く必要
 ほとんど全てのパラメータがメンバ変数になっており、関
数の引数として渡されることがないため、各関数がどの
ようなパラメータに依存してるかが非常にわかりにくい。
 そのため、カスタマイズの影響範囲を見積もるのがツライ
 リアルタイム/マルチスレッドのため、デバッグがツライ。。。
 例えばLocal Mappingがデバッグ処理で遅れたらTrackingも止
まる

ORB-SLAMのコード
12
System.h
main()からcv::Mat形式の画像
を一枚一枚
System::TrackMonocular()で
Systemに渡す
Examplesフォルダにサンプル

13
System.h
Tracking.h
LocalMapping.h
LoopClosing.h
Map.hORBVocabulary.h
KeyFrameDatabase.h
Frame.h
KeyFrame.h

14
Read
Read/
Write
Read/Write
共有メモリ
Read/Write
Read

15
本日お話しする範囲
 Systemの使い方
 Systemクラスの処理概要
 Trackingスレッドの処理概要
 LocalMappingスレッドの処理概要
 LoopClosingスレッドの処理概要

16

ライブラリ使用方法流れ
17
using namespace ORB_SLAM2;
System SLAM(voc_file, setting_file, System::MONOCULAR, true);
cv::VideoCapture cap(0);
cv::Mat frame;
while(true){
cap >> frame;
double time_stamp = (double)clock();
if(frame.empty())
break;
SLAM.TrackMonocular(frame, time_stamp);
}
SLAM.Shutdown();
SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM(“KeyFrameTrajectory.txt”);

18
cv::Mat frame;
while(true){
cap >> frame;
if(frame.empty())
break;
}
SLAM.Shutdown();
/*VisualWordファイル、カメラパラメータファ
イル、モノクロ/ステレオ/RGBD、画面表示の
順で引数を与える */
System SLAM(voc_file, setting_file,
System::MONOCULAR, true);

19
cv::Mat frame;
while(true){
cap >> frame;
if(frame.empty())
break;
}
SLAM.Shutdown();
動画ファイルやカメラ等から画像のキャプ
チャ(cv::Mat)およびタイムスタンプ(double)を
取得

20
cv::Mat frame;
while(true){
cap >> frame;
if(frame.empty())
break;
}
SLAM.Shutdown();
/*Systemインスタンスに画像とタイムスタンプ
を渡す*/

21
cv::Mat frame;
while(true){
cap >> frame;
if(frame.empty())
break;
}
SLAM.Shutdown();
/*SLAMを修了後、キーフレームの姿勢を
ファイルに保存*/
SLAM.Shutdown();
SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM(“KeyFra
meTrajectory.txt”);

22

System::System()
23
Systemコンストラクタ（System.cc: 32 - 114）内の
主な処理
1. VisualVocabulary読み込み(l.64)
2. Recognition Database生成(l.75)
3. Map生成(l.78)
4. 結果表示画面生成(l.81)
5. Tracking生成(l.86)
6. Local Mapping生成およびスレッド起動(l.90)
7. Loop Closing生成およびスレッド起動(l.94)
8. スレッド間相互参照設定(l.106)

System::System()
24
主な処理
3. Map生成(l.78)
mpVocabulary = new ORBVocabulary();
bool bVocLoad = mpVocabulary->loadFromTextFile(strVocFile);

System::System()
25
主な処理
3. Map生成(l.78)
// 引数にVisualVocabularyを与えてDB生成
mpKeyFrameDatabase = new KeyFrameDatabase(*mpVocabulary);

System::System()
26
主な処理
3. Map生成(l.78)
mpMap = new Map();

System::System()
27
主な処理
3. Map生成(l.78)
// カメラからの映像にORBを描画する画面
mpFrameDrawer = new FrameDrawer(mpMap);
// 点群とカメラ位置を描画する画面
mpMapDrawer = new MapDrawer(mpMap, strSettingsFile);

System::System()
28
主な処理
3. Map生成(l.78)
/* 描画画面、VisualVocabulary、KeyFrame DB、Map、カメラパラ
メータ、などを引数に与える*/
mpTracker = new Tracking(this, mpVocabulary, mpFrameDrawer,
mpMapDrawer, mpMap, mpKeyFrameDatabase,
strSettingsFile, mSensor);

System::System()
29
主な処理
3. Map生成(l.78)
/* 描画画面、VisualVocabulary、KeyFrame DB、Map、カメラパラ
メータ、などを引数に与え、このスレッドで動作させる*/
mpTracker = new Tracking(this, mpVocabulary, mpFrameDrawer,
mpMapDrawer, mpMap, mpKeyFrameDatabase,
strSettingsFile, mSensor);

System::System()
30
主な処理
3. Map生成(l.78)
/* Mapを渡してLocalMappingインスタンスを生成し、
新規スレッドでRun()を起動*/
mpLocalMapper = new
LocalMapping(mpMap, mSensor==MONOCULAR);
mptLocalMapping = new
thread(&ORB_SLAM2::LocalMapping::Run,mpLocalMapper);

System::System()
31
主な処理
3. Map生成(l.78)
/* MapとVocabularyとDBを渡してLoopClosingインスタンスを生成
し、新規スレッドでRun()を起動*/
mpLoopCloser = new LoopClosing(mpMap,
mpKeyFrameDatabase, mpVocabulary,
mSensor!=MONOCULAR);
mptLoopClosing = new
thread(&ORB_SLAM2::LoopClosing::Run, mpLoopCloser);

System::System()
32
主な処理
3. Map生成(l.78)
mpTracker->SetLocalMapper(mpLocalMapper);
mpTracker->SetLoopClosing(mpLoopCloser);
mpLocalMapper->SetTracker(mpTracker);
mpLocalMapper->SetLoopCloser(mpLoopCloser);
mpLoopCloser->SetTracker(mpTracker);
mpLoopCloser->SetLocalMapper(mpLocalMapper);

System::TrackMonocular()
33
 カメラやビデオから取得した画像
(cv::Mat)を引数としてとタイムスタンプ
(timestamp)と一緒に入力
 内部では、画像とタイムスタンプをそのま
まトラッカー（mpTracker）の
GrabImageMonocular()メンバ関数へ渡し
て、カメラ姿勢や追跡中の点群の情報な
どを取得

34

Tracking::GrabImageMonocular()
35
 引数として、
System::TrackMonocular()から画像と
タイムスタンプが渡される
 画像をグレースケールに変換
 Frame構築
 Tracking::Track()関数呼び出し
 カメラの姿勢を返す

36
 Frame構築
mpCurrentFrame = Frame(mImGray, timestamp,
mpORBextractorLeft, mpORBVocabulary,
mK, mDistCoef, mbf, mThDepth);
グレースケール画像タイムスタンプ

37
 Frame構築
ORB検出器
（Frameコンストラクタ内で使用）
VisualVocabulary

38
 Frame構築
カメラ行列歪パラメータ Monocular SLAMでは使用しない

Tracking::Track()
39
Track()
Frame::Frame()

Tracking::Track()
40
Track()
Frame::Frame()
MonocularInitializ
ation()
• 対応点が十分とれた２つのフレー
ムからMapとCamera Poseの初期値
算出
• FとHを並行して求めて、良い方の
モデルを採用
• 詳細はInitializer::Initialize()参照

Tracking::Track()
41
Track()
Frame::Frame()
• Local Map Points
の追跡
• カメラ姿勢推定

Track Local Map
TrackWithMotionModel()
TrackLocalMap()
TrackReferenceKeyFrame()
Tracking成功Tracking失敗
OK
NG
NG
OK
OKNG
前フレームのキーポイ
ントと対応する点を現
フレームから速度一定
と仮定して探索し、対
応点からポーズ推定
BoWで対応キーフレー
ムの対応点を探索し、
ポーズ推定
対応するLocal Mapを
Refineして、ポーズ推定

Tracking::Track()
43
Track()
Frame::Frame()
KeyFrameが条件を満たしているか
の判定
if(NeedNewKeyFrame())
CreateNewKeyFrame();

44

LoopMapping::Run()
46
Run()
新しいKeyFrameが来たかの判定
CheckNewKeyFrames();

LoopMapping::Run()
47
Run()
• キーフレームを挿入して
Covisibility GraphとSpanning
Treeを更新
• BoW表現を計算
ProcessNewKeyFrame();

LoopMapping::Run()
48
Run()
キーフレームの点のうち、ロバスト
でないものを除去
MapPointCulling();

LoopMapping::Run()
49
Run()
Covisibility Graph上の隣接キーフ
レームを用いて追跡点の三次元
座標を算出しMap Points生成
CreateNewMapPoints();
もう一つ隣のキーフレームを用い
て残った追跡点のMap Points生成
SearchInNeighbors();

LoopMapping::Run()
50
Run()
バンドル調整で現キーフレームと
隣接キーフレームの姿勢、および
それらから観測できる点群を最適
化
Optimizer::LocalBundleAdjustmen
t(mpCurrentKeyFrame,&mbAbort
BA, mpMap);

LoopMapping::Run()
51
Run()Covisibility Graph上の隣接キーフ
レームのうち、他と重複の大きいも
のを除去
KeyFrameCulling();

52

LoopClosing::Run()
54
Run()
新規キーフレームの取得
CheckNewKeyFrames();

LoopClosing::Run()
55
Run()
Covisibility Graph上のループ候補
を取得
DetectLoop();

LoopClosing::Run()
56
Run()
• ループ上で隣接するキーフレー
ム間の対応点を算出
• キーフレーム間の相似変換算出
（3D to 3D）
ComputeSim3();

LoopClosing::Run()
57
Run()
• 相似変換を伝播させてカメラ姿
勢補正
• Essential Graph上でLoop
Closingにより各カメラ姿勢を最
適化
• カメラ姿勢最適化後、点群の位
置を最適化
CorrectLoop();

まとめ
58
 実装は論文通りなので、論文と照らし合わせながらソー
スコードを読んだ方が理解が早い。
 巨大なヒューリスティックの塊
 Systemクラスがメインで、Trackingをメインスレッドで動か
し、LocalMapping、LoopClosingのスレッドを生成。
 各クラス内の処理ではほとんどメンバー関数自体には引
数を渡さず、メンバー変数を直接変更するため、各関数
の影響範囲が見えづらい
 リアルタイムかつマルチスレッドで処理が複雑、かつクラ
ス同士が複雑に絡み合っており、カスタマイズは非常に
ツライ。。。

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