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    基于RGBD的slam_rgb算法

    首先,我们需要知道什么是SLAM(simultaneous localization and mapping, 详见SlamCN),SLAM,即时定位与制图,包含3个关键词:实时、定位、制图,就是实时完成定位和制图的任务,这就是SLAM要解决的基本任务。按照使用的传感器分为激光SLAM(LOAM、V-LOAM、cartographer)与视觉SLAM,其中视觉SLAM又可分为单目SLAM(MonoSLAM、PTAM、DTAM、LSD-SLAM、ORB-SLAM(单目为主)、SVO)、双目SLAM(LIBVISO2、S-PTAM等)、RGBD SLAM(KinectFusion、ElasticFusion、Kintinous、RGBD SLAM2、RTAB SLAM);视觉SLAM由前端(视觉里程计)、后端(位姿优化)、闭环检测、制图4个部分组成,按照前端方法分为特征点法(稀疏法)、光流法、稀疏直接法、半稠密法、稠密法(详见高翔《视觉slam十四讲》第xx章);按照后端方法分为基于滤波(详见SLAM中的EKF,UKF,PF原理简介)与基于图优化(详见深入理解图优化与g2o:图优化篇与深入理解图优化与g2o:g2o篇)的方法。

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