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YC-CS8000智能除濕裝置 務(wù)川仡佬族苗族自治#中學(xué)技改
目前比較流行的視覺SLAM框架主要包含前端和后端： 前端：前端相當(dāng)于VO（視覺里程計(jì)），研究幀與幀之間變換關(guān)系 #終得到#優(yōu)的位姿估計(jì) 后端：后端這邊難點(diǎn)比較多，涉及到的數(shù)學(xué)知識也比較多，總的來說大家已經(jīng)慢慢拋棄傳統(tǒng)的濾波理論走向圖優(yōu)化去了
而基于圖的SLAM，通常以keyframe（關(guān)鍵幀）為基礎(chǔ)，建立多個(gè)節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間的相對變換關(guān)系，比如仿射變換矩陣，并不斷地進(jìn)行關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的維護(hù)，保證圖的容量，在保證精度的同時(shí)，降低了計(jì)算量
因?yàn)榛跒V波的理論，濾波器穩(wěn)度增長太快，這對于需要頻繁求逆的EKF（擴(kuò)展卡爾曼濾波器），PF壓力很大 SLAM未來在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用 Slam技術(shù)目前已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域都取得了不錯(cuò)的落地效果與成績，包括室內(nèi)的移動(dòng)機(jī)器人，AR場景以及無人機(jī)等等
而在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，SLAM技術(shù)卻一直未得到太多的重視，一方面由于定位在目前的自動(dòng)駕駛行業(yè)中大多通過RTK來解決，并不會投入過多的資源去進(jìn)行深入的研究，另一方面也是由于目前技術(shù)還不成熟，在自動(dòng)駕駛這種關(guān)乎生命的領(lǐng)域，任何一種新技術(shù)都得經(jīng)過時(shí)間的檢驗(yàn)才能被接受
