🗺️ 单目视觉SLAM
深度恢复 · 尺度处理
📚 30章 · 从基础到前沿
01
单目SLAM概述
什么是单目SLAM、尺度模糊性、AR/VR/机器人/自动驾驶
02
相机模型与投影几何
针孔模型、内参K、外参(R,t)、世界→像素投影
03
对极几何与基础矩阵
对极约束、本质矩阵E、基础矩阵F、八点法
04
特征点提取与匹配
ORB/SIFT、暴力匹配、FLANN、RANSAC剔除误匹配
05
三角化测量
线性三角化、非线性优化、深度恢复几何原理
06
尺度模糊性根源
为什么单目无法恢复绝对尺度、尺度等价性、Sim(3)
07
PnP问题
2D-3D位姿估计、EPnP、UPnP、RANSAC+PnP
08
光束法平差 (BA)
BA数学模型、稀疏BA、g2o/Ceres实现
09
单目初始化
基础矩阵F分解、单应矩阵H分解、低/高视差策略
10
尺度漂移
尺度漂移原因、Sim(3)漂移、闭环检测与校正
11
深度滤波器
概率深度滤波、高斯深度滤波、逆深度参数化
12
单目稠密重建
极线搜索、块匹配、深度图融合、TSDF
13
单目半稠密重建
LSD-SLAM、直接法、光度误差
14
单目稀疏SLAM
ORB-SLAM框架、关键帧选取、共视图
15
尺度恢复方法一
已知物体尺寸（二维码、标定板）
16
尺度恢复方法二
IMU融合(视觉惯性SLAM)、预积分、紧耦合
17
尺度恢复方法三
轮式里程计/GPS辅助
18
尺度恢复方法四
深度学习估计深度（单目深度网络）
19
单目SLAM不确定性
协方差传播、信息矩阵、边缘化
20
回环检测
词袋模型(DBoW2/3)、回环验证、位姿图优化
21
全局优化
位姿图优化、Sim(3)图优化、尺度一致性
22
关键帧策略
关键帧选取准则、冗余剔除、局部地图
23
初始化失败处理
低视差、纯旋转、多视图初始化
24
动态物体处理
动态特征剔除、语义SLAM、运动一致性
25
光照变化处理
光度标定、光照不变特征、自适应阈值
26
边缘化与滑动窗口
滑动窗口滤波器、边缘化策略、Schur补
27
实时性优化
特征点数量控制、局部BA、多线程架构
28
评价指标
ATE绝对轨迹误差、RPE相对位姿误差、尺度误差
29
数据集与基准测试
TUM RGB-D、EuRoC、KITTI、仿真数据集
30
前沿与未来
NeRF-SLAM、3D高斯溅射、端到端SLAM