最初的项目思路（SLAM）：

由于我们在日常生活中，大多会在手机端上使用到地图导航这一功能，所以在大创项目的开始，我将手机确定为应用设备，传感器确定为相机。

但是因为知识储备较为稀少，对SLAM不够了解，在头一次接触SLAM时，我认为这会是解决这个项目的最佳方案。

（其实SLAM中最吸引我的是其构建点云地图和视觉重定位的能力，我所需要的并非是整个SLAM，但是这时我还没有意识到）

于是乎项目陷在了SLAM的学习和研究中，先是从普通的SLAM中进一步选择，在视觉SLAM（VSLAM）和激光SLAM 中选择了视觉SLAM。

视觉SLAM以相机为传感器，但SLAM还有更多种传感器配合的方案。

考虑到手机上配备的传感器（手机上不止相机一种传感器），于是选择了视觉-惯性 SLAM (VISLAM) ，即视觉和惯性测量单元 (IMU)结合的SLAM方案，其中较为优秀的算法就是ORB-SLAM3。

注意：如果你在网上搜索的搜索过程中同时带着SLAM和导航这俩关键词，那么你大概会看见一系列的关于机器人导航的内容，机器人导航需要使用稠密的点云地图 ，但是就人的AR导航而言，稀疏点云地图就可以做到。

ORB-SLAM3构建的地图还正好是稀疏点云地图，于是将项目最初的方案思路定为：

bash 复制代码

将ORB-SLAM3做安卓端的移植，既在手机端直接建图，也在手机端做导航功能

但是遇到了一个问题：相关资源极其稀少

网络上关于ORB-SLAM3的安卓端移植的资源和博客寥寥无几，能找到的就三四篇，去掉没有介绍和配不成功的，我只找到了一篇。

资源链接：

bash 复制代码

https://nijiproject.coding.net/public/hitomi/hitomi-android/git/files

作者效果视频链接：

bash 复制代码

https://www.bilibili.com/video/BV1ph411x7d7/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

如果在安卓设备上在线建图，会出现如下问题：

1、帧率不高 ，最高不超过20fps，卡顿略微明显；

2、在线建图极大程度占用了手机上的计算资源 ，容易引起设备发热 ，加快手机电量的消耗 ；

3、相机视角移动快速或是存在快速移动的景物，相机位姿容易丢失 ，建图过程不是很流畅。上文开源项目的作者本人建图的演示视频中，建图视频是1.5倍速的，尚且有点慢，一倍速的行走速度可想而知

如果不使用该开源项目，仅考虑自身的编程能力，我暂时还不具备自己将ORB-SLAM3完全地移植到安卓端上且不产生任何错误的能力，况且在设备上切实存在的物理问题目前是无法解决的。

既然我无法在手机上完成使用ORB-SLAM3进行在线建图的功能，只好寻求其他解决的方案。

于是只能换种角度想，它是放错位置的功能，建图这个部分的任务，手机不是很好的载体。

在后续的思考过程中，我回想起了在使用虚拟机上的 Ubuntu18.04上配置完ORB-SLAM3后使用数据集进行离线建图的过程。

bash 复制代码

在电脑上建图或许是个不错的选择。

其实我真正需要的是ORB-SLAM3其中点云地图的构建功能，还有视觉重定位提供的位姿信息，我大可以分开做两部分的功能。

所以在这一时间段，我开始逐步转变我的想法：

将建图和导航分为了两个部分处理，在电脑上实现建图这个部分，在手机上使用软件完成导航。

在思考进行到这一步的时候，虽然已经浪费了一个月的时间将工作集中于SLAM的学习和项目的思路探索中，但是好歹有所进展。

后文：

基于视觉重定位的室内AR导航项目思路（2）：改进的建图和定位分离的项目思路

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