视觉里程计-直接法

直接法的引入

　SLAM 主要分为视觉前端和优化后端。前端也称为 视觉里程计（VO）。它根据相邻图像的信息，估计出粗略的相机运动，给后端提供较好的初始值。

　　VO 的实现方法，按是否需要提取特征，分为特征点法的前端以及不提特征的直接法前端。尽管特征点法在视觉里程计中占据主流地位，研究者们认识它至少有以下几个缺点：

1. 关键点的提取与描述子的计算非常耗时。实践当中，SIFT目前在CPU上是无法实时计算的，而ORB也需要近20毫秒的计算。如果整个SLAM以30毫秒/帧的速度运行，那么一大半时间都花在计算特征点上。
2. 使用特征点时，忽略了除特征点以外的所有信息。一张图像有几十万个像素，而特征点只有几百个。只使用特征点丢弃了大部分可能有用的图像信息。
3. 相机有时会运动到特征缺失的地方，往往这些地方都没有什么明显的纹理信息。例如，有时我们会面对一堵白墙，或者一个空荡荡的走廓。这些场景下特征点数量会明显减少，我们可能找不到足够的匹配点来计算相机运动。

　　我们看到使用特征点确实存在一些问题。针对这些缺点，也存在若干种可行的方法：