CVX based SLAM algorithms paper read

于 2020-06-08 15:58:13 发布
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分类专栏： SLAM Optimization 文章标签： slam icp算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44492024/article/details/106619527
本文总结了几种基于凸优化理论的点云匹配算法，包括分支定界法和拉格朗日对偶法在多视图几何、3D注册及SLAM问题中的应用。文章探讨了L1范数在ICP问题中的优势，并介绍了TEASER++这一鲁棒且无对应关系的3D点云配准算法，其采用截断最小二乘损失函数和图论框架解耦尺度、旋转和平移。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CVX based SLAM algorithms paper read

It is a summary of a few point cloud matching algorithms based on convex optimzation theory.
SLAM problems
2D SLAM
**#2.3**
**Loss = Difference of poses**
**QCQP+Lagrangian duality**
3D SLAM
**#2.4**
**Loss = Difference of poses**
**QCQP+Lagrangian duality**
More general
**#1.2**
**Multiview Geometry Problems**
**Fractional Programming+Convex Envelope**
Point cloud registration
BnB method
**global optimal**
#1.2
**QCQP+Lagrangian duality**
#1.1
**Fractional Programming+Convex Envelope**
Relaxation method
**tight empirically**
**For SO3 constraint of rotation**
Matrix Representation
**#2.1 #2.2**
Quaternion Representation
**#3**
**The only correspondence free method here**

1 Banch and Bound

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