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视觉里程计简介什么是视觉里程计？首先我们看一看维基百科的介绍在机器人和计算机视觉问题中，视觉里程计就是一个通过分析处理相关图像序列来确定机器人的位置和姿态。 In robotics and computer vision, visual odometry is the process of determining the position and orientation of a rob...

概述状态估计的概率介绍SLAM过程可由运动方程和观测方程来描述。那么，假设在t=0到t=N的时间内，有x0x0x_0到xNxNx_N那么多个位姿，并且有y1,...,yMy1,...,yMy_1,...,y_M那么多个路标。运动和观测方程为： {xk=f(xk−1,uk)+wkzk,j=h(yj,xk)+vk,jk=1,...,N,j=1,...,M{xk=f(xk−1,uk)+wk...

上讲我们重点介绍了以BA为主的图优化，BA能够精确地优化每个位资与特征点位置。不过更大的场景中，大量特征点存在会严重降低计算效率，导致计算量越来越大以至无法实时化。本讲介绍两种在更大场景下的后端优化方法：位姿图。位资图（Pose Graph）Pose Graph的意义带有相机位姿核空间点的图优化称为BA，能够有效的求解大规模的定位与建图问题。但是随着时间的流逝，机器人的运动轨迹...