视觉SLAM十四讲——第十三讲：建图

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《视觉SLAM十四讲》第十三讲知识点整理+习题

正在学习SLAM相关知识，将一些关键点及时记录下来。

知识点整理

1. 地图的作用：根据上层应用不同，地图所提供的功能也不同

   1. 定位：基本功能，VO可以利用局部地图实现定位，回环检测部分可以确定机器人之前出现的位置。还可以将地图保存下来，待下一次开机时使用
   2. 导航：使得机器人在地图中进行路径规划，指导机器人哪些地方可以直接通过，哪些不可以
   3. 避障：类似于导航，但是更注重局部、动态的障碍物的处理
   4. 重建：将地图展现给人看
   5. 交互：地图与人的交互，需要提供物理碰撞功能，需要机器人对地图有更高层面的认知

2. 地图的类型：

   1. 稀疏地图：只建模感兴趣的部分，即特征点（路标点）
   2. 稠密地图：建模所有看到过的部分
   3. 半稠密地图

3. 稠密重建：需要知道每一个像素点（或大部分像素点）的距离

   1. 单目相机：通过移动相机之后进行三角化测量像素的距离
   2. 双目相机：利用左右目的视差计算像素的距离（多目原理相同）
   3. 使用RGB-D相机直接获得像素距离

4. 3.1和3.2需要花费大量的计算，最后得到一些fragile的深度估计，但是3.3有一些量程、应用范围和光照的限制，但是使用RGB-D进行稠密重建往往是更常见的选择。但是3.1和3.2存在理论上的困难，即对环境纹理的依赖又如像素梯度与极线方向的关联等，所以，尽管目前双目和移动单目可以建立稠密的地图，通常会认为它们过分依赖于环境纹理和光照，不够可靠
   当在室外、大场景场合时，即无法应用RGB-D时，仍然使用立体视觉及3.1和3.2

5. 稠密深度估计：在稠密重建过程中，无法把每个像素点都当作特征点计算描述子，匹配就成了很重要的一环。使用极线搜索和块匹配技术可以找到某个像素在各个图中的位置，具体实现方式：

6. 极线搜索和块匹配：当知道两个相机之间的运动时，才能够确定极线，否之如果运动不知道，那么极线也无法确定。在极线上搜索与原图像特定点相近的像素点。
   但是，当相似像素点太多时，可以采用块匹配的方式，即在特定点周围和极线上某一点的周围来进行比较，从一定程度上提高区分性
   同时，去掉均值后进行相似性度量，可以在一定程度上变得更可靠一些，此时解决的问题是：由于光照变亮或相机曝光参数升高等带来的整体偏亮的影响

7. 由于要沿着极线进行搜索，所以，倾向于使用概率分布来描述深度值，继而将像素点深度的估计建模为一个状态估计问题，于是就有了滤波器与非线性优化两种思路

8. 块匹配的正确与否，依赖于图像块是否具有区分度，若图像中对象是均匀的颜色，缺乏有效的信息，那么此时得到的深度信息通常是不正确的。块匹配方法的缺陷解释了立体视觉的一个非常常见的问题：对物体纹理的依赖性，此时，如果仍然只关注某个像素周围的领域的话，是无法直接解决的

9. 像素梯度与极线夹角较大时，极限匹配的不确定性大；而当夹角较小时，匹配的不确定性变小
   10.逆深度：目前SLAM研究中出现的一种广泛使用的参数化技巧。在多种仿真中发现，假设深度的倒数，也就是逆深度，为高斯分布是比较有效的，且在实际应用中，逆深度也具有更好的数值稳定性

10. 由RGB-D图像建图

    1. 主流方法：根据估算的相机位姿，将RGB-D数据转化为点云，然后进行拼接，最后得到一个由离散的点组成的点云地图

11. 体素滤波器：由于多个视角存在视野重叠，在重叠区域会存在大量的位置十分接近的点，这会浪费内存空间。体素滤波保证了在某个一定大小的立方体内仅有一个点，相当于对三维空间进行了降采样，从而可节省很多存储空间

12. 然而点云是“基础的”，“初级的”，更接近于传感器读取的原始数据，不便于直接用于应用程序。从点云出发，可以根据不同的应用功能，构建对应的地图

13. 八叉树地图Octo map：可以解决下述几个问题

    1. 点云地图规模较大，但是存储了很多不必要的细节，有效性较低
    2. 点云地图无法处理运动物体，因为做法中只有“添加点”，而没有“当点消失时把它移除”，在实际环境中，运动物体的普遍存在，使得点云地图变得不够实用
       八叉树地图的优点：
    3. 相较于点图更加节省空间：因为对于八叉树而言，当某个方块的所有子结点都被占据或都不被占据时，就只需要一个根节点，而不需要完整的树
    4. 可以使用概率来表示某节点是否被占据这件事，比如设定一个初始值，当它不断观测到它被占据，那么让这个值不断增加；反之，如果不断观测到它是空白的，那就让它不断减小即可
    5. 可以动态的建模地图中的障碍物信息
       使用概率对数值来描述某节点是否被占据：

八叉树的更新：当在RGB-D图像中观测到某个像素带有深度d，那么在深度值对应的空间点上观察到了一个占据数据，并且，从相机光心出发到这个点的线段上，应该是没有物体的（否则会被遮挡）

实践

1. 单目稠密地图