视觉SLAM（视觉同步定位与建图）

Visual SLAM

追求直接SLAM技术，而不是使用关键点，直接操作图像强度的跟踪和映射。

从直接角度出发，在图像处理方面具有显著优势的LSD-SLAM算法能够充分结合图像中的细节信息和边缘特征，在这种情况下展现出明显的优势。相比之下，在关键点检测方法中由于仅能聚焦于拐角等细节位置并采用较小的空间采样间隔进行处理，在纹理较为稀疏的情形下（例如室内场景）往往无法达到与之相媲美的效果和稳定性，并且会导致三维重建结果的质量出现明显下降。基于此原因而言，在本研究中我们提出了一种新的分段式深度滤波算法——piselwise深度滤波器。该方法通过大量细小的立体对比进行深度处理，并避免了传统方法中仅有少数大基线帧所带来的离群值问题这一缺陷

单目和立体相机的直接SLAM

基于单目摄像头与立体摄像头协同工作的原理, LSD-SLAM方法实现了直接定位与建模过程。该方法通过直接图像匹配追踪相机位置, 并将几何体被估计为半稠密深度图的形式, 该深度图通过多像素级立体比较后经滤波处理获得, 从而实现高精度的空间重构效果。随后, 采用关键帧配置Sim(3)姿势模型, 并结合循环闭包检测机