本博客主要记录学习高翔老师视觉SLAM14讲的总结笔记，若有总结不对的地方，欢迎大家与我讨论。

一、滑动窗口滤波与优化

  • 随着实际中的时间和空间不断扩大，BA会变成一个非常庞大的数值问题，所以应采用一些方法来控制BA的规模。其中常见的方法有选取关键帧，而关键帧的选取也主要分为滑动窗口法和共视图法。
  • 滑动窗口法：保留当前时刻最近的N个关键帧，但在滑动过程中，窗口结构发生变化，主要问题在于如何处理新增关键帧和删除关键帧，不同的SLAM框架对该问题具有不同的做法。

二、位姿图

  • BA过程中，会发现路标点位置在迭代几次后，基本不发生变化，所以可以在优化几次后，不再优化，仅仅将它们当作相机位姿估计的约束。由此，可仅对轨迹进行优化，位姿节点之间的边表示两个相机的相对运动，即位姿图。
  • 位姿图的节点表示相机位姿，边表示两个位姿节点之间的相对运动的估计，该估计可以来自于特征点法或直接法，也可以来自GPS或IMU预积分。
  • T_{i}和T_{j}之间的一个运动\bigtriangleup T_{ij}：

\bigtriangleup T_{ij}=T_{i}^{-1}T_{j}

\Rightarrow \bigtriangleup \xi_{ij}=\xi_{i}^{-1}\circ \xi_{j}=\ln (T_{i}^{-1}T_{j})^{\vee } 

最小二乘误差：

e_{ij}=\ln (T_{ij}^{-1}T_{i}^{-1}T_{j})^{\vee} 

求误差关于\xi_{i}和 \xi_{j}的导数，用到了左扰动：

\hat{e_{ij}}=\ln (T_{ij}^{-1}T_{j}^{-1}\exp((-\bigtriangleup \xi_{i})^{\wedge })\exp((\bigtriangleup \xi_{i})^{\wedge })T_{j})^{\vee}

利用到了伴随性质，最后求得：

\begin{matrix} \frac{\partial e_{ij}}{\partial \bigtriangleup \xi_{i}}=-J_{r}^{-1}(e_{ij})Ad(T_{j}^{-1}) \\ \frac{\partial e_{ij}}{\partial \bigtriangleup \xi_{j}}=J_{r}^{-1}(e_{ij})Ad(T_{j}^{-1}) \end{matrix} 

 

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