ORB-SLAM2从理论到代码实现（九）：Bundle Ajustment(上)重投影、非线性优化

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Bundle Adjustment可以翻译为光束法平差、束调整、捆集调整或者捆绑调整等等。但是我觉得还是英文来得更直观，下文统一简写为BA。它的本质是一个优化模型，其目的是最小化重投影误差。

1.重投影

相机在拍照时会把空间点投影到图像上，这是第一次投影。我们利用这些图像进行特征匹配，然后对匹配的特征点进行三角化，得到三维空间点位置（如上图中的）。最后我们利用计算得到的三维点的坐标（估计值，具有误差）和我们计算得到的相机矩阵（具有误差）进行第二次投影，也就是重投影。

这里我们把重投影误差表示为：

 

BA的目的就是优化的值以及变换矩阵T，使上式最小。

2. 非线性优化

2.1 非线性最小二乘

假设为非线性函数，最小二乘问题表示为