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束调整与位姿图优化:机器人视觉中的关键算法对比分析

本文对比分析了机器人视觉中两种关键算法——束调整(BundleAdjustment)和位姿图优化(PoseGraphOptimization)的应用与性能。通过结合基于特征的方法和直接方法,研究了半稠密实时立体视觉SLAM系统在不同场景下的表现,探讨了各自的优势与局限性,并提出了改进策略以提升系统的鲁棒性和实时性。

摘自 "Combining Feature-based and Direct Methods for Semi-dense Real-time Visual SLAM from Stereo Cameras  Nicola Krombach (Master's thesis) 2016 Universität Bonn"第16, 17页。 PDF        

          

 

BA通过最小化重投影误差来优化相机位姿和landmarks的坐标,通常用在局部(即相邻的几帧);

而位姿图优化则通过最小化位姿图中的边(由odometry或loop closure建立)表示的约束来优化位姿,一般在检测到回环时才进行。

两者都有助于得到全局一致的轨迹。 

转:https://www.cnblogs.com/reinforce/p/5356374.html



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