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WA120A智能除濕裝置 桐廬小學(xué)詢價 1、地圖表示問題，比如dense和sparse都是它的不同表達方式，這個需要根據(jù)實際場景需求去抉擇 2、信息感知問題，需要考慮如何全面的感知這個環(huán)境，RGBD攝像頭FOV通常比較小，但激光雷達比較大 3、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題，不同的sensor的數(shù)據(jù)類型、時間戳、坐標(biāo)系表達方式各有不同，需要統(tǒng)一處理 4、定位與構(gòu)圖問題，就是指怎么實現(xiàn)位姿估計和建模，這里面涉及到很多數(shù)學(xué)問題，物理模型建立，狀態(tài)估計和優(yōu)化
SLAM算法實現(xiàn)的要素 SLAM技術(shù)非常實用，同時難度也相當(dāng)大，在時刻需要#定位的自動駕駛領(lǐng)域，想要完成SLAM落地也是困難重重 一般來說，SLAM算法在實現(xiàn)的時候主要考慮以下4個方面： 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，利用相鄰幀圖像，進行特征點匹配，然后利用RANSAC去除大噪聲，然后進行匹配，得到一個pose信息（位置和姿態(tài)），同時可以利用IMU（Inertial measurement unit慣性測量單元）提供的姿態(tài)信息進行濾波融合后端則主要是對前端出結(jié)果進行優(yōu)化，利用濾波理論（EKF、UKF、PF）、或者優(yōu)化理論TORO、G2O進行樹或者圖的優(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），研究幀與幀之間變換關(guān)系 #終得到#優(yōu)的位姿估計 后端：后端這邊難點比較多，涉及到的數(shù)學(xué)知識也比較多，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 而基于圖的SLAM，通常以keyframe（關(guān)鍵幀）為基礎(chǔ)，建立多個節(jié)點和節(jié)點之間的相對變換關(guān)系，比如仿射變換矩陣，并不斷地進行關(guān)鍵節(jié)點的維護，保證圖的容量，在保證精度的同時，降低了計算量
