本文主要是介绍解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 13 讲 建图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这一讲拖到现在才开始写，其中一个主要的原因是建图部分的内容，一方面比较难，另一方面它在实际的工程中应用较少，我对这方面的了解不是特别深入。
工程中很少对视觉构建的地图进行复用，其原因主要有（来自我自己的经验）：
- ① 地图的精度较低，多数难以达到导航和定位的要求；
- ② 视觉对光线比较敏感，构建的地图难以较好复用，有时早上建图，下午定位成功率就很低；
- ③ 地图体积大，内存占用率高。视觉slam会维护一个比较复杂的地图数据结构，而这些数据如果不加处理，实际上是很占用资源的，对比cartographor这种激光slam的地图，同样场景下只有几十兆大小，而视觉特征点地图则达到几百兆。
而目前视觉建图中应用比较多的是稠密或者半稠密建图，因为至少还可以构建我们人类可以看的场景，于是在一些增强现实的应用场景下，它获得了一定的应用。而稀疏的特征点地图多数情况下，几乎都是都看不出啥。
这一讲书中大部分的内容都是比较完整的，而且理解起来也不难，但是如果要扩宽这些内容到实际的应用中，还是很难的。
概述
在slam中我们对地图有如下一些需求：
- ① 定位：目前关于视觉的定位主要是通过提前构建场景的三维地图，多数情况是基于特征点的三维地图，然后通过各种的搜索方法进行重定位，可以使用词袋的方式进行粗定位，然后进行局部匹配，进而求解PnP，当然方法不仅限于此，我目前正在做一种全局描述子搜索的定位方法，效果超过了词袋的方式。
- ② 导航：导航是指机器人能够在地图中进行路径规划，在任意两个地图点之间寻找路径，然后控制自己运动到目标点的过程。这个过程需要一个可靠的环境建图，常采用稠密地图。
- ③ 避障：是机器人在运动过程中的一个动态调整轨迹的问题，它需要对动态障碍物有一个可靠的检测。
- ④ 重建：它是指对环境进行三维重建，这种建图偏向于给用户观看，所以它需要建立美观、舒服的场景地图，目前几乎都是采用稠密地图。在视觉slam方面场景重建的应用还是比较多的。
- ⑤ 交互： 这是一种更偏向于和用户进行互动的应用，它不但需要构建较好的场景地图，多数情况向下还要有语义信息，需要知道场景中有哪些东西，在哪些地方，这种上层的应用目前多数还处在研究阶段，但是这将是未来一个非常好的应用。
单目稠密重建
极线搜索与块匹配
单目稠密重建部分的内容，作者提供给了一个例子通过多张单目图像重建一个稠密的地图，这个例子有一些地方还是值得注意的。
首先，这里的前后帧匹配并不是像第7章中的那样，第七章中使用的是暴力搜索匹配，对前后两张图像上提取的特征点进行描述子匹配。但是在本章中要进行的是稠密的重建，是针对的全像素重建。
例如，对于一张1024*768尺寸的图像，在进行前后帧像素值匹配时，如果已知第一帧中的某一个像素值，然后去第二帧中搜索最近的一个，这显然会耗费巨大的运算资源，而且错误的匹配会非常多，所以加速搜索和匹配是一个很重要的步骤。作者在书中采用的极线搜索的方式，根据几何关系，第一帧观测到的空间点，一定会投影到第二帧的极线上，那么只要在极线附近搜索，势必会减少很多运算量，而且正确的概率也将会更大。要想知道第二帧的极线位置，就必须要知道两帧之间的变换矩阵，所以就引出了第一个需要注意的地方，那就是这里的稠密重建方法，必须要 事先给定两帧之间的变换矩阵。多数情况下这个变换矩阵是由前端提供的。
另外，单个像素没有区分性，换句话来说就是鲁棒性较差，但是一个小的区域之内的匹配鲁棒性势必会更好一些，所以书中采用了 块匹配 的方式。
然后就是通过三角化还原出空间点的位置，由于测量会出现误差，所以提出使用深度滤波器进行多次测量，获得一个收敛的结果。高翔在书中提到使用深度滤波器，也就是高斯分布相乘的方式进行滤波。
高斯分布的深度滤波器
为什么就可以直接将两个高斯分布相乘进行滤波呢？书中并未提及原因，实际上我觉得这是一个非常重要的点，至少学会了这一点，对于简单的数据融合，我们没有必要就非要用卡尔曼滤波。
在《机器人学中的状态估计》2.2.6 高斯概率密度函数的归一化积中有如上这张图，最左和最右的两个正态分布是两次测量，而中间那个就是两次测量融合之后的效果，是不是有那么点像多次测量求平均值的味道，而这个归一化积的过程就是两次测量的分布求积。至于为何多次测量之后会有更大的可能获得一个最好的结果呢？这里我只是贴出了结论，至于更细节和具体的原因，就交由大家自己去学习了！
主要是我尝试解释这个原因，但是发现可能是自己的理解还不够，导致解释之后更乱！
关于深度滤波器，推荐大家看一下这篇博客：《深度滤波器详细解读》
另外的内容大家还是看《十四讲》吧！
============ TODO：补充建图相关内容 ===========
这一讲本来在写的时候，感觉有好多东西写，但是当我开始查看相关论文以及一些博客之后，发现啥也不会写了，书中省略了的一些内容恰恰是一些很难却很有用的内容，所以我建议大家还是直接阅读SVO、DSO或者LSD的论文和代码，不然仅凭书中的介绍，你可能很难理解这其中的技巧和原理。（感觉这一篇写的有点水，没有什么特别干货的东西，待我看些论文，再研究研究，继续补上一些相关内容）
这篇关于解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 13 讲 建图的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
