SLAM 传感器融合算法问题与概念理解

悠悠 2022-12-14 13:54 278阅读 0赞

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参照一些博客，对复杂的一些问题添加了自己的理解，欢迎讨论

***1、如何对匹配好的点做进一步的处理，更好保证匹配效果：***

答：

（1）设置汉明距离小于最小距离的两倍

（2） 使用类似于非极大值抑制的方法避免，特征点过于拥挤（参照vins）

（3）使用RANSAC（随机采样一致性）避免带有错误匹配数据的特征点

***2、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***

答：

本质矩阵E=t^R

基本矩阵F=K-TEK-1

单因子矩阵 H=R-t\*nT/d

只旋转不平移可以求H，不能求E、F

***3、 描述BA***

答：BA是Bundle Adjustment的简称，又称光束法平差、捆绑调整、集束调整，其本质是一个优化模型，其目的是最小化重投影/光度误差，用于优化相机位姿和路标点。其主要过程为：根据相机的投影模型构造代价函数，利用非线性优化（比如高斯牛顿或L-M(Levenberg-Marquardt)算法）来求最优解，利用Hessian矩阵的稀疏性解增量方程，得到最优的相机位姿和3D特征点。

***4、 描述PnP***

答：Perspective-n-Points（PnP）主要是通过已知的若干对相匹配的3D-2D点来估算相机的位姿。主要的应用有求解相机相对某个物体的位姿，求解相机的轨迹。在求解相机的位姿时，已知点的3d坐标是世界坐标系下的坐标，求解的是相机坐标系相对于世界坐标系下的位姿。求解相机的轨迹主要是通过上一帧相机坐标系中的3d点坐标和现在帧中该点的投影坐标求解相机坐标系的相对变换。本质上都是求解两个坐标系之间的空间关系。

***5、 描述Gaussian-Newton法、LM法***

答：待补充

***6、如何处理关键帧***

答：关键帧选取的指标主要有：

（1）跟踪质量（主要根据跟踪过程中搜索到的点数和搜索的点数比例）/共视特征点

（2）距离最近关键帧的距离是否足够远（空间）/运动

（3）距离上一关键帧的帧数是否足够多（时间）

***7、为什么要引入李群李代数***

答：目前的理解：对于一个最小二乘问题

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Z为观测的像素坐标，T为Tcw，p为世界坐标系下的某一个点，求解该问题时，需要对变量T进行迭代更新，主要的方式是求得沿J的负梯度方向的dT对T进行更新，但由于变换矩阵对于加法不封闭（T1+T2不再具有变换的物理意义），需要通过李群和李代数之间的映射，借助李代数对于加法的封闭性，完成对变量的更新。

***8、什么是极限约束***

答：所谓极线约束就是说同一个点在两幅图像上的映射，已知左图映射点p1，那么右图映射点p2一定在相对于p1的极线上，这样可以减少待匹配的点数量。（需要教育部补充）

***9、单目视觉slam中尺寸漂移是怎么产生的***

答：

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