ORBSLAM2—FLANN快速最近邻搜索库，Ransac和图优化

VSLAM中需要进行特征匹配，Brute Force匹配和FLANN匹配是opencv二维特征点匹配常见的两种办法，分别对应BFMatcher（BruteForceMatcher）和FlannBasedMatcher。暴力匹配遍历所有特征点（汉明距离），下面介绍FLANN中不同的算法类型

https://blog.youkuaiyun.com/cshilin/article/details/52107580

下面介绍SLAM中计算位姿的算法。RANSAC的五点法的具体思想是：如果采用最小二乘法，难免因为一些误匹配而导致会有较大的偏差，RANSAC的思想就是先随机选取5个点，计算出本质矩阵F，然后检测其他的点是否满足本质矩阵，得到满足该本质矩阵的个数（内点），进而进行迭代，得到内点最多的那个本质矩阵即为所求。五点算法不受点集共面的影响。上文介绍来源于

https://blog.youkuaiyun.com/leoluze/article/details/79564111

RANSAC算法详解

https://www.cnblogs.com/weizc/p/5257496.html

VSLAM中局部优化和全局优化都采用图优化（BA）来获取更为可靠的位姿信息，图优化参考下面文章

https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html