对于RGB-D相机,视觉密集型下的SLAM算法(Dense Visual SLAM for RGB-D Cameras)
(1)密集型视觉下,实现RGB-D摄像机的SLAM,在本文中我们实现了对所有像素,最小化灰度和深度误差,对比与稀疏基于特征的方法,这使得我们能够更好的利用图片中的可用信息,获得更高的位姿精确度(相机的运动信息)。此外,我们提出一个基于熵的相似度测量关键帧选择和闭环检测。对于所有的匹配,我们通过优化使用g2o建立了一幅图。我们在广泛公开的数据集的基础上,评估我们的算法,发现在较低的场景文理和低结构下