前面运动估计部分就已经完成了，虽然步骤很多但是总的目的是为了局部姿态估计的准确性。接下来我们要做的操作就是mapping，给mapping单独开出一个线程，主要的目的是根据给出的图像和其姿态${I_k,T_{k,w}}$,用于估计那些不知道对应3D点的二维特征的深度信息。see
前面进行了feature align，也就是不仅考虑了相连的两帧，而且考虑了前面有相同视角的N个关键帧。通过前面的关键帧确定的特征及三维点，投影到当前帧中，来对当前帧中的特征进行优化。但是这一步发现，只是在图像层面进行了优化，而没有考虑级线约束等。这就通过最小化投影误差来优化运动
通过前一篇博客我们目前可以计算出3d点和相机pose，但是我们根据之前阐述知道通过两帧的计算结果是不精确，会出现漂移的现象。这一篇文章考虑有共同视角的多个关键帧，具体示意图如下：也就是不仅仅考虑相连的两帧的，而是考虑前面所有有相同视角的关键帧，通过多帧来进行约束。reproje
上一步中已经确定了初始位置，下面就是对连续帧的处理，也就是开始进行运动估计。前面已经说了，对后续姿态的估计不是采用特征检测和鲁棒性的特征匹配（因此操作较耗时），而采用最小化光度误差。具体思路 $ T_{k,k-1} = \arg\min_T \iint_{\bar{\mathc
前面一篇博客，我们已经进行了特征提取，前面我们也说了，我们接下来不是通过特征匹配的方式来寻找对应特征点，而是采用跟踪的方式。在前面视觉里程计总述中讲诉了误差的累计，因此初始位置的确定显得尤为重要，要确保初始位置的尽可能的准确。这一篇博客主要讲述了如何更精确的确定初始位置。sop
前一篇博客中已经将项目简单搭建起来，目前肯定不完善也可能会出现错误，这些在接下来的时间里会一步步的完善。前面视觉里程计总结的时候，我们知道视觉里程计的大致流程如下图:对于svo的作者，通过采用计算最小光度误差，来避免计算耗时较多的特征检测和鲁棒性的特征匹配。这一点在我们前面简单的
前面我们基于OpenCV3.0实现了简单的VO，接下来我们对整个过程进行进一步优化。一步步实现可以使用的视觉里程计。整个程序主要参考：https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo论文主要参考:http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ICRA1
在前两篇博客中，我们实现了一个简单的视觉里程计，在最后我们也分析了其存在的问题，那接下来的文章就是对上述简单视觉里程计一步步优化，提高算法的精度，效率以及鲁棒性。在此之前，我们先对视觉里程计整个发展做一个回顾。具体可以参考大牛Davide Scaramuzza的两篇文章Visua
前面讲述了特征提取，后期可以尝试orb_slam中采用orb，对特征加入方向信息，使得特征具备旋转不变性。特征跟踪特征提取是一个比较耗时的操作，即使使用了FAST特征检测，而且都是使用特征提取之后要进行特征匹配，通过RANSAC等方法进行特征提纯等操作，然后由于两帧之间时间间隔
前一篇博文中已经简单介绍了视觉里程计，这一篇中对上述过程进行进一步的阐述。图像获取目前主要采用KITTI的数据集，采用公共数据集可以对自己的算法效率和精度进行评估。具体的获取基于OpenCV进行实现。图像畸变处理图像在成像过程中由于镜头等相关因素会形成畸变，对于普通图像需进行
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