视觉SLAM笔记（3） 视觉SLAM框架
视觉SLAM笔记（3） 视觉SLAM框架
- 1. 经典框架
- 2. 视觉里程计
- 3. 后端优化
- 4. 回环检测
- 5. 建图
- 5.1. 度量地图
- 5.2. 拓扑地图
1. 经典框架
相机在场景中运动的过程，将得到一系列连续变化图像
视觉 SLAM 的目标，是通过这样的一些图像，进行定位和地图构建
但这件事情并没有想象的那么简单
它不是某种算法，只要输入数据，就可以往外不断地输出定位和地图信息了
SLAM需要一个完善的算法框架，而经过研究者们长期的研究工作，现有这个框架已经定型了
把整个视觉 SLAM 流程分为以下几步：
- 传感器信息读取
在视觉 SLAM 中主要为相机图像信息的读取和预处理
如果在机器人中，还可能有码盘、惯性传感器等信息的读取和同步 - 视觉里程计 (Visual Odometry, VO)
视觉里程计任务是估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子
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