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WA120A智能除濕裝置 桐廬小學(xué)詢價(jià) 1、地圖表示問題，比如dense和sparse都是它的不同表達(dá)方式，這個(gè)需要根據(jù)實(shí)際場景需求去抉擇 2、信息感知問題，需要考慮如何全面的感知這個(gè)環(huán)境，RGBD攝像頭FOV通常比較小，但激光雷達(dá)比較大 3、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題，不同的sensor的數(shù)據(jù)類型、時(shí)間戳、坐標(biāo)系表達(dá)方式各有不同，需要統(tǒng)一處理 4、定位與構(gòu)圖問題，就是指怎么實(shí)現(xiàn)位姿估計(jì)和建模，這里面涉及到很多數(shù)學(xué)問題，物理模型建立，狀態(tài)估計(jì)和優(yōu)化
SLAM算法實(shí)現(xiàn)的要素 SLAM技術(shù)非常實(shí)用，同時(shí)難度也相當(dāng)大，在時(shí)刻需要#定位的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，想要完成SLAM落地也是困難重重 一般來說，SLAM算法在實(shí)現(xiàn)的時(shí)候主要考慮以下4個(gè)方面： 其他的還有回環(huán)檢測問題，探索問題（exploration），以及綁架問題（kidnapping）
首先提取每幀圖像特征點(diǎn)，利用相鄰幀圖像，進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，然后利用RANSAC去除大噪聲，然后進(jìn)行匹配，得到一個(gè)pose信息（位置和姿態(tài)），同時(shí)可以利用IMU（Inertial measurement unit慣性測量單元）提供的姿態(tài)信息進(jìn)行濾波融合后端則主要是對(duì)前端出結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，利用濾波理論（EKF、UKF、PF）、或者優(yōu)化理論TORO、G2O進(jìn)行樹或者圖的優(yōu)化
目前比較流行的視覺SLAM框架主要包含前端和后端： 前端：前端相當(dāng)于VO（視覺里程計(jì)），研究幀與幀之間變換關(guān)系 #終得到#優(yōu)的位姿估計(jì) 后端：后端這邊難點(diǎn)比較多，涉及到的數(shù)學(xué)知識(shí)也比較多，總的來說大家已經(jīng)慢慢拋棄傳統(tǒng)的濾波理論走向圖優(yōu)化去了
WA120A智能除濕裝置 桐廬小學(xué)詢價(jià) 而基于圖的SLAM，通常以keyframe（關(guān)鍵幀）為基礎(chǔ)，建立多個(gè)節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)變換關(guān)系，比如仿射變換矩陣，并不斷地進(jìn)行關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的維護(hù)，保證圖的容量，在保證精度的同時(shí)，降低了計(jì)算量
