工作总结（2018.6.25-2018.7.6）

上阶段已完成的工作（2018.6.25-2018.7.6）

特征点法估计相机运动的几种方式：

• [2D->2D]对极几何法(特征法)获取相机位姿（R和t）：通过求解E(8对点法)、F、或H（4对点法）的方式；
• 三角测量法估计地图点的深度（s）；
• [3D->2D]PnP法通过n对3D点和2D点的投影关系求解相机位姿（R和t）：
  • 直接线性变换（6对匹配点）
  • P3P（3对匹配点）
  • BA：相机方程关于位姿与特征点的导数方程，后续通过G-N，或L-M得到增量方向
• [3D->3D] 通过ICP求解得到R和t

直接法估计相机运动的几种方式：

• 只计算特征点，不计算描述子，跟踪特征点运动（求解像素点在x-轴和y-轴的速度）
• 只计算特征点，不计算描述子，用直接法计算下一时刻位置（书上没有详细介绍）
• 不计算特征点，不计算描述子，用直接法计算相机运动：灰度不变性假设，迭代求解优化问题的J矩阵配合G-N，或L-M得到增量方向最后间接得到相机位姿R和t

前端代码的研读与讨论

• 小组成员共同讨论前端代码的实现与设计细节

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本周工作计划（2018.7.9-2018.7.13）

• 后端理论：线性与非线性系统，BA与图优化
• 小组基础知识学习的讨论