幀間匹配算法
- 1、ICP匹配方法(略)
- 2、PL-ICP匹配方法
- 3、基於優化的匹配方法（catergtapher、Hecterslam）
- 4、相關匹配方法及分支定界加速（CSM，感覺了解下就行了）
1、ICP匹配方法(略)
有關ICP的詳細證明，參考《視覺SLAM十四講》，書中沒有證明的部分，我放到下面：
上面的數學可以再查下，暫時沒看透徹
ICP算法是EM算法的一個特例，可以參考上一節：https://www.cnblogs.com/winslam/p/14892583.html
EM算法是一種求解非線性MLE的一種工具。
2、PL-ICP匹配方法
ICP是針對points to point，PL-ICP顯然是points to line的算法。
例如：現在有兩幀點雲（參考幀點：Pj1、Pj2，當前幀點：Pi），ICP依據距離最近，認為 Pj2點和 Pi 匹配上了，但是由於機器人的運動，在空間中，Pj 點和 Pi 點並不嚴格對應目標物體上同一個點，所以還是會引入誤差。
PL-ICP匹配策略不同，它是：依據點到線距離最近，例如：Pi點到 直線 Pj1-Pj2距離最短（當然直線的兩個端點是依據距離最近得到），那么這種關系被視為最佳匹配。
如下是PL-ICP點雲配准目標函數，下面對標注的變量進行解釋：
- 1、表示如下右圖直線Pj2-Pj1的單位法向量；
- 2、表示向量Pi-Pj1（1與2之間其實是點積，公式中沒寫全，顯然是求的是點Pi到直線Pj2-Pj1的距離，在RANSAC空間直線擬合的項目中用過的）；
- 3、表示將Pi點從當前幀轉到參考幀（qk+1表示位姿咯），當成如下右圖Pi點
- 4、參考幀點，當成如下右圖Pj1點
下面給出兩種算法的區別，其實除了目標函數，其余沒有區別。PL-ICP收斂更快。
