SLAM_SLAM面试专题
目录
1. 什么是闭环检测, 回环检测的意义？常用的方法有哪些？
你用的哪种方法？
有没有创新？
2. 描述Gauss-Netwon和LM
3. 熟悉Ceres优化库吗？说一下(ongoing)
ceres 简介
4. 描述（扩展）卡尔曼滤波与粒子滤波，你自己在用卡尔曼滤波时遇到什么问题没有？(ongoing)
5. 除了视觉传感，还用过其他传感吗？
IMU基本工作原理？
LiDAR基本工作原理？
激光雷达分类
“激光雷达和雷达有什么区别？”
各种测距传感器优缺点对比？
6. 什么是紧耦合、松耦合？优缺点。
7. 你认为室内SLAM与自动驾驶SLAM有什么区别？
8. 地图点的构建方法有哪些？
9. 当前帧新提取的特征点，如何恢复3D点？
10. 如何对匹配好的点做进一步的处理，更好保证匹配效果 ？
11. 单目相机，F和H矩阵有何不同，E和F矩阵有何不同，只旋转不平移能不能求F，只旋转不平移能不能求H
12.描述BA
13.描述PnP
14. 如何处理关键帧
15. 为什么要引入李群李代数
16. 什么是极线约束
17. 单目视觉slam中尺寸漂移是怎么产生的
18. SLAM中的绑架问题
参考blog
1. 什么是闭环检测, 回环检测的意义？常用的方法有哪些？
SLAM前端使用相邻帧估计位姿，导致整个SLAM出现累计误差。回环检测能够提供除相邻帧之外的跟多的约束，如0-n帧的位姿变换。通过这些约束进行优化减小累计误差，构建全局一致的轨迹和地图。
回环检测的关键是如何高效的检测出相机经过同一个地方这件事，方法如下：
[1] 对任意两幅图像都做特征匹配 ——计算量大
[2] 随机抽取历史数据进行回环检测——抽到回环的概率小，检测效率低
[1]和[2]过于盲目，我们至少希望有一个“哪里可能出现回环”的预测，方法归类如下：
[1] 基于里程计的几何关系：当发现机器人运动到之前某个位置时，检测是否出现回环。
[2] 基于外观：仅根据两幅图像的相似性确定是否出现回环，核心问题是如何计算图像间的相似性。词袋法（Bag of Word）
你用的哪种方法？
词袋法：根据特征点的匹配确定图像的相似性，词袋法加速特征匹配。
有没有创新？
重新生成字典
2. 描述Gauss-Netwon和LM
对于用迭代法求解最优化问题，都涉及到最迭代的步长和方向。高斯牛顿和列文伯格_马夸尔特都是用来确定步长的方法。
高斯牛顿对目标函数(残差函数)做二阶泰勒展开，展开项对增量
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