长期地图维护中，整合新轨迹数据并优化多趟轨迹间的关系

在长期地图维护中，整合新轨迹数据并优化多趟轨迹间的关系需要系统化的方法。以下是分阶段的技术方案设计：

一、新轨迹重定位（Relocalization）

1. 前端粗匹配
   特征鲁棒性增强

使用抗光照/季节变化的特征描述子（如SuperPoint、HesAffNet），或通过深度学习提取语义特征（如车道线、建筑轮廓）。

对动态物体进行掩码过滤（如通过语义分割剔除车辆、行人）。

多模态定位融合

结合GPS先验（若有）、IMU预积分和视觉/激光点云匹配（如ICP或NDT），通过卡尔曼滤波或因子图实现多传感器紧耦合。

分层检索策略

基于词袋模型（如DBoW3）快速筛选候选关键帧，再通过几何验证（RANSAC+PnP）计算6-DoF位姿。

2. 不确定性建模
   为匹配结果附加协方差矩阵，量化定位置信度（例如：低纹理区域的定位结果方差更大）。

二、多轨迹优化与对齐

1. 跨轨迹数据关联
   共视区域检测

通过词袋模型或子地图重叠检测（如OctoMap占用率对比）识别多轨迹的公共区域。

地标一致性约束

若使用语义地图，通过持久性地标（如交通标志、建筑角点）建立跨轨迹关联。

对动态地标（如临时路障）进行时间戳过滤或概率模型标记。

2. 全局优化框架
   分层位姿图优化

顶层：以子地图为节点，约束来