视觉SLAM 综述

转自：https://blog.csdn.net/darlingqiang/article/details/78901022

           https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/78840931

    SLAM一般处理流程包括track和map两部分。所谓的track是用来估计相机的位姿，也叫front-end。而map部分(back-end)则是深度的构建，通过前面的跟踪模块估计得到相机的位姿，采用三角法(triangulation)计算相应特征点的深度，Sim3估计尺度问题。进行当前环境map的重建，重建出的map同时为front-end提供更好的姿态估计，并可以用于例如闭环检测．
    单目slam根据构建地图的稀疏程度可以大致分为：稀疏法(特征点)，半稠密法，稠密法

    根据匹配方法，可分为：直接法和特征点法：

            根据系统采用的优化策略，可分为Keyframe-based和filter-based方法