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论文阅读 LIMO: Lidar-Monocular Visual Odometry

简单来说，作者把lidar的深度信息引入传统的视觉导航系统中，从而获得了尺度和定位的精度提升和鲁棒性。

一些有趣的views:

  1. 双目的缺点在于其严重依赖于外参的标定精度

  2. 图像里的特征点往往位于边界，如直接用特征点附近的点云邻居来进行平面拟合获得深度信息，往往会出错。因而先进行histogram下的分隔后再进行平面拟合。
    论文阅读 LIMO: Lidar-Monocular Visual Odometry_第1张图片

  3. 作者把车周围的点云分为3类：

论文阅读 LIMO: Lidar-Monocular Visual Odometry_第2张图片

近点：对平移估计重要，但很难测量，因为光流很大

中点：对旋转和平移重要，随机选择部分来避免局部最优值

远点：对旋转重要，并便于追踪，但不能恢复平移量，因而取一部分

同时，作者使用语义信息来给不同的landmark附加权重，如树枝等权重很低，因为可能会动。

  1. 后端优化方程：包含了重投影误差，深度估计值与测量值之间的偏差，以及初始两帧之间的平移变化量

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