第二讲 初识SLAM

ch02 初识SLAM

经典视觉SLAM框架

视觉SLAM流程包括以下步骤:

传感器信息读取: 在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理.如果是在机器人中,还可能有码盘、惯性传感器等信息的读取和同步.

视觉里程计(Visual Odometry,VO): 视觉里程计的任务是估算相邻图像间相机的运动,以及局部地图的样子.VO又称为前端(Front End).

视觉里程计不可避免地会出现累积漂移(Accumulating Drift)问题.

后端优化 (Optimization): 后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿,以及回环检测的信息,从带有噪声的数据中，对它们进行优化,得到全局一致的轨迹和地图.由于接在VO之后,又称为后端(Back End).

前期以EKF为代表，现在以图优化为代表。

在视觉 SLAM中,前端和计算机视觉研究领域更为相关,比如图像的特征提取与匹配等,后端则主要是滤波与非线性优化算法.

回环检测 (Loop Closing): 回环检测判断机器人是否到达过先前的位置.如果检测到回环,它会把