VIO

BA

定义:通过优化相机位姿和特征点的空间位置，使得每条光束都能打到光心（都能打到光心的意思就是不断迭代减少打到光心的误差。

 

一个SLAM问题求解的整体思路

1.确定所有的约束关系（因子图）

2.针对每个约束，确定三个要素：误差项、优化变量、协方差

3.计算雅可比矩阵，调用GN、LM等，求解BA

 

高斯牛顿法

假设e(x+x)是n*1维，那么就是n*n维，得到的结果就是1*1        

假设优化变量x的维度是m*1

 

EKF滤波和优化

1.EKF滤波相当于只迭代一次的优化

2.多次优化精度比滤波高，但效率低于滤波

 

IMU预积分

PVQ:位置位移旋转

1.积分下一个时刻的PVQ作为视觉初始值

2.预积分相邻帧的PVQ变化量，作为IMU约束

3.计算IMU误差的协方差和雅可比                                                                                                                                                                                                                                  

VIO分类

将视觉约束加入到联合优化是紧耦合，

将视觉约束后的位姿加入到联合优化是松耦合 。

 

将当前帧看不见的路标点（空间点，3维）和太老的路标点（能被所有帧看到的点）边缘化（即删掉），然后对删掉的路标点所连着的位姿之间两两加上约束， 之后删掉最近的路标点看不到的帧。