基于雅克比域零空間邊緣化的視覺SLAM

摘要： 為降低系統(tǒng)求解大規(guī)模線性方程時(shí)的計(jì)算資源占用率、提高系統(tǒng)運(yùn)行速度，現(xiàn)有基于非線性優(yōu)化的視覺SLAM框架大多利用增量方程中海森矩陣稀疏性與邊緣化策略對問題進(jìn)行降階。然而，這些方法仍須占用大量內(nèi)存以顯式構(gòu)建超高維度的海森矩陣，且由于該方法對數(shù)值變化的敏感性，在實(shí)際部署時(shí)常依賴雙精度浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行求解以降低數(shù)值誤差，限制了其在低算力平臺(tái)中的應(yīng)用。為解決這一問題，本文提出基于雅克比域零空間...