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RSS订阅原创 经典字符串匹配算法——KMP
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2025-07-22 00:41:00
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原创 VINS-Explorer 优化点测试记录
因为在已知相机的运动状态后，静态特征在对应帧相机坐标系下的位置即已知，而动态特征必然与此位置不一致，结果必然导致动态特征的重投影误差较大，动态越高，误差越大，也就越容易剔除。视觉惯性前端由于具有先验的IMU惯性位姿预估信息，据此实现的三视图几何校验功能，可以很好的剔除动态特征，比如测试案例中大面积的低动态特征：云端特征点。纯视觉前端，依赖RANSAC剔除外点，是一种跟随大多数特征点的方法。当场景中大面积出现此类动态特征，基本会跟着动态特征走了，视觉惯性前端则不会。
2025-07-21 23:25:46
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原创 一种新颖的动态自适应长度的滑动窗口算法
我们可以维护一个很长的窗口，然后BA优化时固定窗口内的较老的关键帧位姿，不让太多帧参与优化，但是可以让较老帧与最新帧、次新帧等建立视觉约束。几乎所有的VIO算法都会设定一个固定大小的窗口来降低整个优化问题的复杂度，并能保持一定的精度。比如长直走廊中，那么就相当于一直在用位姿固定的第一帧图像和最新帧建立视觉约束关系，在整个过程中几乎不存在累计误差，并且算力消耗可控。在VIO问题中，如果不考虑算力消耗，那么视觉滑动窗口长度无限大无疑是精度最高的方案。实际上，滑窗的大小是可以动态的适应环境的。
2025-06-25 00:57:05
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空空如也
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