为什么ORB-SLAM2处理完成相机数据后，时间戳变少？

为什么ORB-SLAM2处理完成相机数据后，时间戳变少？
比如，800张图片，处理后只有300个位置和姿态？

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/1090379
你也可以参考下这篇文章：ORB-SLAM2源码解读（2.2）：单目初始化、匀速运动模型跟踪、跟踪参考关键帧、跟踪局部地图
除此之外, 这篇博客: ORB_SLAM2 源码解析 ORB_SLAM2简介（一）中的 2、三个线程是怎样运转的 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

LocalMapping和LoopClosing线程都是靠Tracking线程产生的关键帧而运转的，在Tracking线程没有产生关键帧时，LocalMapping和LoopClosing线程都是处于空转状态，直到Tracking线程产生关键帧时，LocalMapping、LoopClosing线程和Tracking线程一起运转。

// Tracking线程主函数
void Tracking::Track() {
	// 进行跟踪
    // ...
	
    // 若跟踪成功,根据条件判定是否产生关键帧
    if (NeedNewKeyFrame())
        // 产生关键帧并将关键帧传给LocalMapping线程
        KeyFrame *pKF = new KeyFrame(mCurrentFrame, mpMap, mpKeyFrameDB);
        mpLocalMapper->InsertKeyFrame(pKF);	
}

// LocalMapping线程主函数
void LocalMapping::Run() {
	// 死循环
    while (1) {
        // 判断是否接收到关键帧
        if (CheckNewKeyFrames()) {
            // 处理关键帧
            // ...
            
            // 将关键帧传给LoopClosing线程
            mpLoopCloser->InsertKeyFrame(mpCurrentKeyFrame);
        }
        
        // 线程暂停3毫秒,3毫秒结束后再从while(1)循环首部运行
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(3));
    }
}

// LoopClosing线程主函数
void LoopClosing::Run() {
    // 死循环
    while (1) {
        // 判断是否接收到关键帧
        if (CheckNewKeyFrames()) {
            // 处理关键帧
            // ...
        }

        // 查看是否有外部线程请求复位当前线程
        ResetIfRequested();

        // 线程暂停5毫秒,5毫秒结束后再从while(1)循环首部运行
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(5));
    }
}

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
这个问题可能是因为ORB-SLAM2程序处理过程中丢失了一些帧，导致相应的时间戳也丢失了一部分，所以最终只能获取300个位置和姿态信息。解决该问题可以进行以下步骤： 1. 检查ORB-SLAM2程序处理过程中是否有丢帧现象，可以通过打印日志来观察，并进行一定的处理，如跳帧等，确保所有的帧都被处理上。 2. 对于已经丢失的帧，可以通过插值的方式来进行数据补全，即根据相邻帧的位置和姿态信息来推算出丢失帧的位置和姿态信息，从而将数据完整性恢复。 3. 检查程序中时间戳的处理方式，确保在处理过程中不会丢失原始数据的时间戳，可以在代码中添加必要的保护机制，如数据备份等。 4. 对现有的数据进行分析，找出问题所在，如丢帧或者时间戳处理不当等，并进行相应的修改和优化，以提高程序的稳定性和可靠性。
可能需要进一步分析程序代码和数据，才能确定具体的解决方案。