《视觉SLAM十四讲》第2讲 初识SLAM

《视觉SLAM十四讲》第2讲 初识SLAM

2.1 引子：小萝卜的例子

按照工作方式的不同，相机可以分为

\[\begin{cases}单目(Monocular)相机\\ \\双目(Stereo)相机\\ \\深度(RGB-D)相机\end{cases} \]

2.2 经典视觉SLAM框架

整个视觉SLAM流程包括
1.传感器信息读取
2.前端视觉里程计(Visual Odometry, VO)
3.后端(非线性)优化(Optimization)
4.回环检测(Loop Closure Detection)
5.建图(Mapping)

2.3 SLAM问题的数学表述

用\(x_k\)表示各时刻的位置，\(y_k\)表示路标。
运动方程

\[x_k=f(x_{k-1},u_k,w_k) \]

\(u_k\)表示运动传感器的读数或者输入，\(w_k\)为该过程中加入的噪声。
观测方程

\[z_{k,j}=h(y_j,x_k,v_{k,j}) \]

\(v_{k,j}\)表示这次观测的噪声

2.4 实践：编程基础