从零开始学习VIO笔记 --- 第五讲：滑动窗口算法实践【逐行手写求解器】

一. 知识回顾

1.1 最小二乘求解器

1. 信息矩阵 H 不满秩，那求解的时候如何操作呢？

• 使用 LM 算法，加阻尼因子使得系统满秩，可求解，但是求得的结果可能会往零空间变化。
• 添加先验约束，增加系统的可观性。比如 g2o tutorial 中对第一个pose 的信息矩阵加上单位阵 H[11]+ = I ；

2. orbslam，svo 等等求 mono BA 问题时，fix 一个相机 pose 和一个特征点，或者 fix 两个相机 pose，也是为了限定优化值不乱飘。那代码如何实现 fix 呢?

• 添加超强先验，使得对应的信息矩阵巨大（如，1015），就能使得∆x = 0;
• 设定对应雅克比矩阵为 0，意味着残差等于 0. 求解方程为(0 + λI) ∆x = 0，只能 ∆x = 0;

1.2 单目 Bundle Adjustment 求解代码讲解

上一讲的作业中，也有BA 求解； 但这儿使用图优化模型构建最小二乘问题，再优化（类似 g2o框架）

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滑动窗口算法

概要

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关键步骤

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关键问题

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