全局优化 SLAM过程全局优化基本原理，参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50055546 ：第i个Submap相对于世界坐标系的位姿，其中上角标 表示这是Submap的位姿, ; ：第j个Scan相对于世界坐标系的位姿，其中上角标 表示这是Scan ...

一、基于检测框的重建（选题 5） 物体检测是计算机视觉中一个常见的任务。通常，检测网络会输出所有图片中存在 的物体，每个物体以一个 2D 外包框表示，每个框还带有物体标签、置信度等信息。这是一个传统的2D视觉问题，但是，通过SLAM的方式，如果我们在多个视角看到同一个物体的外包框，则可以推断 ...

ORBSLAM2回环检测简介 　　由于回环检测模块包含两个部分的内容：其一是位置识别，即外观验证，通过图像间的相似度信息进行判断；其二是几何验证，通过回环候选帧与当前关键帧的几何关系来做进一步验证。 　　由于两部分内容都较为繁琐，因此笔者将回环检测模块拆分成两讲，今天这一讲主要介绍外观 ...

什么是回环检测？ 在讲解回环检测前，我们先来了解下回环的概念。在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的累计误差。 我们的位姿约束都是与上一帧建立的，第五帧的位姿误差中便已经积累了前面四个约束中 ...

本文作者任旭倩，公众号：计算机视觉life成员，由于格式原因，公式显示可能出问题，建议阅读原文链接：综述 | SLAM回环检测方法 在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的累积误差。一个消除误差有效 ...

ORBSLAM2回环检测之几何验证简介 　　回环检测的目的是找到当前场景在历史中是否出现过，如果出现过，那会给我们提供一个非常强的约束条件，把我们偏离很多的轨迹一下子修正到正确的位置上。当然，这么好的东西，有利自然就有弊。万一我们检测出来的回环不是真正的回环，也就是说我们认错了地方，这种 ...

（视觉里程计，回环，优化）之一。回环检测的主要目的是确认当前位置是否曾经到达过。它接收一段图片序列，然后绘 ...

上一篇提到，无论在单目、双目还是RGBD中，追踪得到的位姿都是有误差的。随着路径的不断延伸，前面帧的误差会一直传递到后面去，导致最后一帧的位姿在世界坐标系里的误差有可能非常大。除了利用优化方法在局部和全局调整位姿，也可以利用回环检测（loop closure）来优化位姿。 这件事情就好比一个人 ...