demo-rgbd论文解析+代码分析（一）

论文题目：

Zhang J, Kaess M, Singh S. Real-time depth enhanced monocular odometry[C]// Ieee/rsj International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2014:4973-4980

下载链接：
http://www.frc.ri.cmu.edu/~kaess/pub/Zhang14iros.pdf

简介：
这篇文章利用光流法追踪Shi-Tomasi角点，并利多视图几何中的3D-2D、2D-2D的方法来估计相机的运动。作者采用Bundle Adjustment来对估计的运动和特征点进行批量优化。为了满足实时性要求，作者将相机运动估计和BA优化在不同的速度下进行，最终进行整合，从而获得更加准确的位姿估计。

系统框图：

整体的框架基于ROS系统，以下是利用rqt_graph生成的节点结构图（由于图太大，将其分为两部分，注意数据的流向）：

两幅图按照从左右的结构排列。

硬件设备
1.Xtion Pro Live RGBD相机

2. 定制的Camera+3DLidar

注：经过本人测试，这里可以也可以采用微软的Kinect，需要采用Openni驱动，对程序稍加修改即可。

在后面的章节，我们会结合代码，对系统的各个模块进行分析。

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