SLAM后端：理解BA问题的稀疏性和边缘化

发表于 2023-3-20 09:48

BA的思想就是根据视觉图像同时估计相机位姿和空间点位置，通过构造相应的最小二乘问题进行优化求解，又由于SLAM问题天然适合使用图优化表示，因此往往是使用图优化的方式进行优化求解。甚至我们可以称BA为带有相机位姿和空间点的图优化。

发表于 2023-3-20 09:52

关于稀疏性

稀疏性指的是H矩阵的稀疏性，而考虑海塞矩阵由

计算得到，因此H矩阵的稀疏性直接来源于雅克比矩阵J。J矩阵中含有大量的0项，为什么呢？考虑J矩阵是代价函数e对相机位姿和路标点进行求导得到的，而一个相机位姿在一个时刻看到的路标点是少数有限个，因此求导后J矩阵含有很多0项，具体一点以代价函数的

分量为例，其对应的J仅有两个非0项，组合之后的J自然非0项也很少，因此H矩阵是非常稀疏的。

发表于 2023-3-20 09:53

关于边缘化

发表于 2023-3-20 09:53

在滑动窗口中的应用

发表于 2023-3-20 14:14

BA和图优化等

发表于 2023-4-19 15:57

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SLAM后端： 理解BA问题的稀疏性和边缘化