概念：

Simultaneous localization and mapping(同步定位与建图） 主要实现方法：激光雷达和视觉传感器 Visual Slam: 单目，双目，RGB-D

单目: 1. PTAM(parallel tracking and mapping) BA 2. DTAM(dense tracking and mapping real-time) 关键帧slam ICP位姿估计 3. LSD-SLAM(large-scale direct monocular slam) 半稠密 4. ORB-SLAM 基于特征点

RGB-D: 1. KinectFusion 2. RGBD-SLAM2 3. ElasticFusion

Slam框架：

1.数据采集

2.视觉里程计(visial odometry)

• 计算摄像机的方向和位置的过程
• 极几何原理估算相机的旋转矩阵和平移向量

3.后端优化

• 累计误差
• BA(bundle adjustment 捆集调整)，EKF(卡尔曼滤波)，图优化
• Graph-based SLAM 一般用g2o求解器

4.建图

5.闭环检测(loop closure detection)

• 根据相机位置
• 根据图像，常用BOW(bag-of-words)

特征检测

点特征：

1.SIFT(scale invariant feature transform)

• 旋转不变性,尺度不变性，对噪声和光照有鲁棒性，但时间复杂度高

2.SURT(speeded up robust features)

• 时间复杂度降低

3.ORB(oriented fast and rotated BRIEF)

• FAST特征检测算子和BRIEF描述符的结合，计算速度快，但不具尺度不变性