本文讲述了如何把 SLAM 的前端里程计与回环检测建模成 GTSAM 的因子图(先验钉原点 + 里程计/回环边)

把每条约束经复合误差位姿 对数映射摊平 白化变成可加权的残差,把每帧重算整图降到只碰受影响团,再用批式 LM 求解位姿图优化(PGO);并在此基础上用 iSAM2 的贝叶斯树做增量更新(局部重消元 + 流式重线性化), 本文讲述了如何把 SLAM 的前端里程计与回环检测建模成 GTSAM 的因子图(先验钉原点 + 里程计/回环边)。

实现实时在线位姿图优化, ,。

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