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视觉SLAM笔记（3） 视觉SLAM框架

视觉SLAM笔记（3） 视觉SLAM框架

  • 1. 经典框架
  • 2. 视觉里程计
  • 3. 后端优化
  • 4. 回环检测
  • 5. 建图
    • 5.1. 度量地图
    • 5.2. 拓扑地图

1. 经典框架

相机在场景中运动的过程，将得到一系列连续变化图像
视觉 SLAM 的目标，是通过这样的一些图像，进行定位和地图构建

但这件事情并没有想象的那么简单
它不是某种算法，只要输入数据，就可以往外不断地输出定位和地图信息了
SLAM需要一个完善的算法框架，而经过研究者们长期的研究工作，现有这个框架已经定型了
视觉SLAM笔记（3） 视觉SLAM框架_第1张图片

把整个视觉 SLAM 流程分为以下几步：

  1. 传感器信息读取
    在视觉 SLAM 中主要为相机图像信息的读取和预处理
    如果在机器人中，还可能有码盘、惯性传感器等信息的读取和同步
  2. 视觉里程计 (Visual Odometry, VO)
    视觉里程计任务是估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子
    VO 又称为 前端

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