《论文笔记》Collaborative Monocular SLAM with Multiple Micro Aerial Vehicles
时间：2013
作者：
工作方式：
多agent(资源受限，但能自主完成VO)+中心化server(无限资源)
协同感知原理：
server为每个agent创建一个local map，出现交集后融合
通信模型：
agent→server(传递信息：关键帧提取的特征+上一关键帧的相对位姿估计)
agent→server→agent
注：获取当前位姿方法：上一时刻位姿(server已知)+相对位姿(agent传送)
创新点：
1.提出一种解决方案(CSFM, Collaborative Structure from Motion)来解决机载估计轨迹和地面站估计轨迹之间的尺度差异(CSFM本身有回环检测和局部BA，VO没有)
2.对数据结构及处理过程进行设计，允许多线程并发读写map，来保证实时性(并行+异步)
系统模型：
系统整体包含前端和后端，前端由MAV自身VO建图，后端server为每个MAV创建一个Frame handler，对应保存其局部地图。当检测到重叠时，局部地图融合。多agent对应同一map。后端具体流程图如下：
后端更新过程：
帧处理线程(每个agent都有)对frame进行处理(主要是判断KF，特征提取，生成特征描述)，再将数据传递至重叠部分检测线程。检测到重叠时，若来自同一map，则执行局部BA。来自不同map则进行map合并。此处针对多图合并设计特殊数据结构和C++并发控制机制，允许多个帧处理线程安全访问和更新，来保证实时性
部分实现细节：
1.CSfM系统不保留关键帧的时间顺序，也考虑旧关键帧。设置核心关键帧(一组四个)、外围关键帧(所有关键帧，要求是与核心或者新关键帧至少共享一个公共MP)
2.使用词袋模型进行place recongnization，全局使用一个词袋模型。这为跨地图回环检测提供基础(跨地图回环检测后面就要进行地图融合了)
3.当位置识别模块返回一个与当前关键帧相似的帧后，再进行几何验证(P3P算法)。几何验证只应用于不同map间发现重叠。验证成功计算两帧的转换矩阵(集成了P3P的RANSAC)。
4.对冗余信息的改进：每个重叠地图区域中的所有地图点将重新投影到其他地图的关键帧中，并合并响应的地图点。地图融合的时候，用RANSAC+P3P，计算转换矩阵，把回环帧投影到当前帧上，如果点重合，则消除点，减少冗余信息
重要细节：将比例因子s应用于在变换贴图上操作的所有帧处理程序的比例差因子，这对于确保从BO接收到的相对位置估计值相对于地图正确缩放是必要的。
5.改进优化完成贴图和关键帧，
循环结束后，优化完成贴图和关键帧的标准解决方案是运行全局BA。但具有两点缺点：
1.计算要求很高
2.可能收敛到局部极小值而完全失败。
本文改进(两步走)：
1.将地图点边缘化，使贴图表示减少为姿势图(全局位姿图优化)。
2.在姿势图优化后，更新贴图点并进行全局BA优化地图点和关键帧姿势(两步未理解)
6.并发数据的访问设计实现
原理：互斥锁
建立KF-list(保存所有关键帧)，每个KF保留观测到的MP(维护MP列表)，每个MP也保留其组成的KF。一个线程拥有关键帧的锁，它可以去读整个关键帧观测到的所有MP。对KF修改前需要获取该KF的锁，对MP修改前需要获取所有可观测到该MP的KFs的锁。也就是说，锁只加在KF上，而不加在MP上，因为MP远多于KF，对MP加锁会大大加重性能负担
参考资料：
协作SLAM论文赏析 - 简书 (jianshu.com)
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