到目前为止，视觉SLAM14讲已经到了终章，历时一个半月，时间有限，有些地方挖掘的不够深入，只能在后续的学习中更进一步。接下来，会着手ORB-SLAM2的开源框架，同步学习C++。
视觉SLAM学习打卡【11】-尾述
- 一、回环检测
- 1.实现方法
- 2.词袋模型步骤
- （1）生成字典Word
- （2）生成词袋Bag-of-Words（BoW）
- （3）相似度计算
- 二、建图
- 1.单目稠密重建
- （1）极线搜索与块匹配
- （2）高斯分布的逆深度滤波器
- （3）像素梯度的问题
- 2.RGB-D稠密建图
- 3.八叉树地图
- 4.实时三维重建
- 三、SLAM的开源方案
- 1. MonoSLAM
- 2. PTAM（Parallel Tracking and Mapping）
- 3. ORB-SLAM（Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM）
- 4. LSD-SLAM（Large Scale Direct monocular SLAM）
- 5. SVO（Semi-direct monocular Visual Odometry）
- 6. RTAB-MAP（Real-Time Appearance-Based Mapping）
- 7.视觉+惯性导航SLAM
- 8.语义SLAM
- 四、特征点法能构建稠密地图吗？
一、回环检测
1.实现方法
- 对任意两幅图像都做一些特征匹配（检测数量太大）
- 随机抽取历史数据并进行回环检测（可能漏掉回环，检测效率不高）
- 基于视觉里程计的几何关系（存在累计误差）
- 基于外观（主流方法）——词袋模型
2.词袋模型步骤
调用DBoW3::Vocabulary对象的构造函数后，输出结果：
vocabulary info：Vocabulary：k=10，L=5，Weighting=tf-idf，Scoring=L1-norm，Number of words=4983
- k=10，L=5——上述生成字典采用K叉树（深度为5，每次分叉为10），每个叶子节点对应一个单词.
- Weighting=tf-idf——TF-IDF（Term Frequence-Inverse Document Frequence / 词频-逆文档频率）
√ TF：某单词在一幅图像中经常出现，它的区分度就高； T F i = n i n . TF_{i}=\frac{n_{i}}{n}. TFi=nni.（图像A中单词wi出现了ni次，一共出现的的单词次数为n）
√ IDF：某单词在字典中出现频率越低，分类图象时区分度越高。 I D F i = log n n i . \mathrm{IDF}_{i}=\log\frac{n}{n_{i}}. IDFi=lognin.（某叶子节点wi的特征数量为ni，字典中所有特征数量为n）
√ 权重Weighting等于TF与IDF的乘积 η i = T F i × I D F i . \eta_{i}=TF_{i}\times IDF_{i}. ηi=TFi×IDFi. - Scoring=L1-norm——计算不同图像的差异，进行相似度计算.
（1）生成字典Word
- 随机选取k个中心点（特征点）
- 对每一个特征点，计算它与每一个中心点的距离（描述子算汉明距离），取最小的作为它的类（单词“Word”）
- 重新计算每个类的中心点
- 如果每个类的中心点变化很小，则算法收敛，退出（所有的类/ Word 构成字典）；否则返回第二步
（2）生成词袋Bag-of-Words（BoW）
某幅图像A中，单词 wi 和其对应权重 η i \eta_i ηi 组成的向量 v 对组成它的BoW. A = { ( w 1 , η 1 ) , ( w 2 , η 2 ) , … , ( w N , η N ) } = d e f v A A=\{(w_{1},\eta_{1}),(w_{2},\eta_{2}),\ldots,(w_{N},\eta_{N})\}\stackrel{\mathrm{def}}{=}v_{A} A={(w1,η1),(w2,η2),…,(wN,ηN)}=defvA
（3）相似度计算
A、B两幅图像的相似度评分公式可以为（L1范数形式）： s ( v A − v B ) = 2 ∑ i = 1 N ( ∣ v A i ∣ + ∣ v B i ∣ − ∣ v A i − v B i ∣ ) s(\boldsymbol{v}_A-\boldsymbol{v}_B)=2\sum_{i=1}^N(|\boldsymbol{v}_{Ai}|+|\boldsymbol{v}_{Bi}|-|\boldsymbol{v}_{Ai}-\boldsymbol{v}_{Bi}|) s(vA−vB)=2i=1∑N(∣vAi∣+∣vBi∣−∣vAi−vBi∣)（L1范数，也被称为曼哈顿范数，是向量范数的一种计算方式。L1范数等于向量元素的绝对值之和，也可以表示为从原点到向量所在点的曼哈顿距离。）
all in all，字典是单词的集合，字典+权重=词袋
二、建图
地图的用途归纳如下：
在稠密重建中，需要知道每一个像素点的距离：
- 单目相机-三角化
- 双目相机-左右目视差计算
上述两种方式称为立体视觉（Stereo Vision），其中，第一种又称为移动视角的立体视觉（Moving Stereo Vision MVS）
- RGB-D相机直接获得像素距离
1.单目稠密重建
（1）极线搜索与块匹配
在特征点方法中，我们是根据描述子通过特征匹配来确定那个点是匹配点。但是在稠密的限制下，我们不可能对每个点保存描述子，我们只能在极线上找一个与p1长的很像的点，具体来说，我们要沿着极线l2，从一头跑到另一头，在这里面找一个很像的点。
对极几何和极线搜索的区别：
- 对极几何：已知p1、p2像素坐标，根据本质矩阵E求R、t.
- 极线搜索：已知R、t和p1像素坐标，求p2像素坐标
单个像素的灰度区分度太低，又没有描述子去描述特征，我们采用块匹配的方法，也就是取p1周围一个w×w的小块，在极线上也取很多的等大小的小块进行比较：
- SAD（Sum of Absolute Difference / 两小块差的绝对值之和）。 S ( A , B ) S A D = ∑ ∣ A ( i , j ) − B ( i , j ) ∣ . S(\boldsymbol{A},\boldsymbol{B})_{SAD}=\sum|\boldsymbol{A}(i,j)-\boldsymbol{B}(i,j)|. S(A,B)SAD=∑∣A(i,j)−B(i,j)∣.（接近0说明两小块相似）
- SSD（Sum of Squared Distance / 平方和）。 S ( A , B ) S S D = ∑ i , j ( A ( i , j ) − B ( i , j ) ) 2 . S(\boldsymbol{A},\boldsymbol{B})_{SSD}=\sum_{i,j}\left(\boldsymbol{A}(i,j)-\boldsymbol{B}(i,j)\right)^2. S(A,B)SSD=i,j∑(A(i,j)−B(i,j))2.（接近0说明两小块相似）
- NCC（Normalized Cross Correlation / 归一化互相关）。 S ( A , B ) N C C = ∑ i , j A ( i , j ) B ( i , j ) ∑ i , j A ( i , j ) 2 ∑ i , j B ( i , j ) 2 . S(\boldsymbol{A},\boldsymbol{B})_{NCC}=\frac{\sum_{i,j}\boldsymbol{A}(i,j)\boldsymbol{B}(i,j)}{\sqrt{\sum_{i,j}\boldsymbol{A}(i,j)^2\sum_{i,j}\boldsymbol{B}(i,j)^2}}. S(A,B)NCC=∑i,jA(i,j)2∑i,jB(i,j)2∑i,jA(i,j)B(i,j).（接近1说明两小块相似）
上述3种方法可以进行去均值操作：形成去均值的SSD，去均值的NCC，去均值的SAD
（2）高斯分布的逆深度滤波器
在搜索距离较长的时候，通常会得到一个非凸函数，存在许多峰值，但是真实的对应点只有一个。也就是说对应位置是一个概率表示的位置，所以估计的深度也应该是一个概率值，所以问题就转换到了对不同图像进行极线搜索的时候，估计的深度分布会发生怎样一个变化，这就是深度滤波器。
假设深度值d服从高斯分布，通过信息融合（两个高斯分布的乘积依然是高斯分布），更新原来d的分布。
逆深度：是近年来SLAM研究中出现的一种广泛使用的参数化技巧。假设深度的倒数（逆深度）为高斯分布是有效的，有更好的数值稳定性。
（3）像素梯度的问题
- 立体视觉对物体纹理的依赖性：对于梯度不明显的像素，由于在块匹配时没有区分性，将难以有效的估计其深度。
- 像素梯度和极线的关系：当像素梯度与极线夹角较小时，极线匹配的不确定性小；而当夹角较大时，匹配的不确定性变大。
2.RGB-D稠密建图
利用深度相机进行稠密建图是相对简单的，最简单的方法就是根据估算的相机位姿，将深度相机数据转换为点云，拼接之后就得到了一个由离散点组成的点云地图（Point Cloud Map）。在此基础上改进：
- 三角网格（Mesh）
- 面片（Surfel）
- 通过体素（Voxel）建立占据网格地图（Occupancy Map）.有许多小的立方体单元（体素）组成，每个体素都包含了其位置信息和属性信息。
3.八叉树地图
在导航中比较常用，本身具有较好的压缩性能的八叉树地图，比较节省存储空间。
- 对空间进行划分，每次划分是对空间的三个方向各划一刀，于是会产生八个块，对应到树结构上就是一层产生八个儿子节点，也就是八叉树。整个大方块可以看成是根节点，而最小的块可以看作是“叶子节点”。于是，在八叉树中，当我们由下一层节点往上走一层时，地图的体积就能扩大八倍。体积与深度成指数关系，所以当我们用更大的深度时，建模的体积会增长的非常快。
- 八叉树可以节省存储，主要是在于当某个方块的所有子节点都被占据或都不被占据时，就没必要展开这个节点。
4.实时三维重建
与SLAM非常相似但又有稍许不同的研究方向：实时三维重建。一种以”建图“为主体，定位居于次要地位的做法。
三、SLAM的开源方案
1. MonoSLAM
- 第一个实时单目视觉SLAM系统
- 后端：EKF
- 前端：特征点法
2. PTAM（Parallel Tracking and Mapping）
- 实现了定位&建图过程的并行化
- 第一个使用非线性优化BA
3. ORB-SLAM（Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM）
- 支持单目、双目、RGB-D三种模式
- 创新使用三线程完成SLAM：实时跟踪特征点的Tracking线程；局部BA的优化线程（小图）；全局位姿图的回环检测和优化线程（大图）。
4. LSD-SLAM（Large Scale Direct monocular SLAM）
- 将单目直接法运用到半稠密（只估计梯度明显的像素位置）SLAM中
5. SVO（Semi-direct monocular Visual Odometry）
- 半直接/稀疏直接法：指特征点与直接法的混合使用。SVO跟踪一些关键点（角点，没有描述子），像直接法那样，估计关键点周围的相机运动.
- 提出深度滤波器的概念，并推导了基于均匀-高斯混合分布的深度滤波器
- 追求速度和轻量化，舍弃了后端优化和回环检测部分，故称为视觉里程计.
6. RTAB-MAP（Real-Time Appearance-Based Mapping）
- RGB-D传感器上的SLAM方案，能够在CPU上实时建立稠密的地图
- 包含：基于特征的视觉里程计；基于词袋的回环检测；后端的位姿图优化；点云和三角网络地图
7.视觉+惯性导航SLAM
- 使用VIO（Visual-Inertial Odometry，即视觉惯性里程计）
- IMU和相机互补：IMU为快速运动提供了较好的解决方案（运动过快，相机产生模糊）；相机在慢速运动下解决IMU漂移问题.
- VIO框架定型为2大类：松耦合（IMU和相机各干各的，最后对结果融合）和紧耦合（IMU和相机一起，共同构建运动方程，然后进行状态估计）
8.语义SLAM
- 把物体识别和视觉SLAM相结合，构建带标签的地图，把标签信息引入BA或优化端的目标函数和约束中.
- 将SLAM与深度学习、神经网络结合，处理图像.
四、特征点法能构建稠密地图吗？
在学习SLAM过程中，由于对该领域了解尚浅，产生了片面的认识：特征点法和直接法均可以重建稀疏地图，半稠密、稠密地图无描述子，仅可采用直接法。
特征点法本身并不能直接构建稠密地图。特征点法主要是通过提取和匹配图像中的特征点来进行定位与建图。它主要关注的是稀疏的特征点，这些点可能不足以构成稠密地图。稠密地图通常需要更多的像素级信息，而不仅仅是特征点。
然而，通过结合其他方法或技术，特征点法可以在一定程度上用于构建稠密地图。例如，可以利用特征点法得到的稀疏地图作为初始估计，然后通过插值或其他方法扩展为稠密地图。另外，也可以使用深度相机或其他传感器来获取更多的深度信息，结合特征点法来实现稠密地图的构建。
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