化Thloopconstraintscanhlptocorrctthdrift.3.后端优化图优化中的问题加入了错误的边怎么办？使用鲁棒核函数图的规模随着SLAM过程增长剪枝、合并大规模图优化很耗时控制优化逻辑4.环检测4.环检测环检测识别到达过的地点.视觉里程计仅用相邻帧图像估计运动，存在累积误差环检测通过发现到达过的地方，消除累积误差从而保证了轨迹与地图的全局一致性GloballyConsistnt）4.环检测视觉SLAM的环检测计算图像的相似性图像信息丰富，因此视觉SLAM在环检测中具有优势YESLookssambutnotLooksdiffrntbutthsamFalsPositiFalsNgati4.环检测如何计算两个图像的相似性？AB?主流方法:BagofWordsFrommanyimags:nos,ys,hairs,DictionaryFac=1nos+2ys+1hairs+Faturs>Words4.环检测BoW环检测如何评价一个环检测算法？Prcisionrcallcur.ApproachsfromML:Autoncodrs,CNNs.AlargimagstFaturs:SIFT,ORBDictionaryClustringImagAImagBWordsA=2car+1poplWordsA=1car+1catComputSimilarityandRaisloophypothsis5.建图5.建图“定位”与“建图”是SLAM两个主要目标但地图的形式却没有定位那么固定依赖于“希望用SLAM来做什么”MtricmapTopologicalmapOthrs5.建图我们希望找到合适的方式描述环境MtricMapsAccuratNaigationHardtoxtndExpnsiinstoragExampls:GridmapOccupancymapRawpointcloudmapTopologicalMapsFlxiblLowcostInaccuratNdlocalmodlstonaigat5.建图导航用地图:精确Occupancymaps:描述某个空间点是否被占据2DOccupancymap(ROS)3DOccupancymap(Octomap)5.建图用于重构的地图:漂亮VisuallyPlasant）点云TSDF(Truncatdsignddistancfunction)Surfls5.建图建图是目前视觉SLAM的明显不足与激光地图不同的是，视觉地图无法直接用于定位现有的视觉地图稀疏特征点图ORBSLAM为例）必须存储描述子后，才能用于定位无法描述障碍物如果环境光照发生变化白天晚上），是否要重新生成地图？半稠密地图LSDSLAM为例）很难找到实际用处稠密地图RGBD）可以用于导航，但无法直接定位5.建图对地图的需求定位？观看理解精确紧凑快速很遗憾，视觉SLAM尚未能产生满足以上条件的地图对比:百度地图。从游戏CAD角度来看，使用参数化模型将是很好的选择。地图={地面+桌子+椅子}地面：z=0.2平面桌子：h=0.7桌子模型椅子：h=0.3椅子模型5.建图参数化模型地图？需要结合人工智能领域知识，如模型识别、检测定位算法亦将发生改变现有的定位方法是以空间点为基础的定位建图人工智能SLAM如何构建参数化模型地图？如何使用该地图进行定位？6.Conclusion6.ConclusionInatypicalSLAMsystm,wusVOtostimatthgomotionbtwnframsOptimizationtohandlthglobaltrajctoryLoopclosurtocorrctthdraftMaptodscribthnironmntIsthatallaboutSLAM?Whan’ttalkdaboutcodingyt.QualifidopnsourcSLAMsolutionsFromslamcn.org6.ConclusionForastudntstartingtoworkinSLAM,onshouldlarn:Math:gomtry,probabilistic,OptimizationCodingskills:LinuxC++Libraris:ROS,OpnCV,PCL,g2o,DBoW2,libpointmatchr,octomap,Fabmap,crsPythonFuturissuss:Dynamic,Multirobots,Smantic,Lowwightdics,MobilplatformsThankyouforattntion!
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