图优化是什么

SLAM的后端一般分为两种处理方法,一种是以扩展卡尔曼滤波(EKF)为代表的滤波方法,一种是以图优化为代表的非线性优化方法。不过,目前SLAM研究的主流热点几乎都是基于图优化的。

滤波方法的优缺点:

优点:在当时计算资源受限、待估计量比较简单的情况下,EKF为代表的滤波方法比较有效,经常用在激光SLAM中。

缺点:它的一个大缺点就是存储量和状态量是平方增长关系,因为存储的是协方差矩阵,因此不适合大型场景。而现在基于视觉的SLAM方案,路标点(特征点)数据很大,滤波方法根本吃不消,所以此时滤波的方法效率非常低。

图是由节点和边构成,SLAM问题怎么构成图呢?在graph-based SLAM中,机器人的位姿是一个节点(node)或顶点(vertex),位姿之间的关系构成边(edge)。具体而言比如t+1时刻和t时刻之间的o

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