天才学习系统
转载：白眼哥哥
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vins是今年刚开源的vio系统，跑了数据集效果挺好的，所以看了paper和代码。
视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=I4txdvGhT6I
github：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.Git
之前的博客对数据预处理、VIO初始化和里程计部分都做了介绍，这次博客主要介绍VINS系统中的最后一个步骤，也就是闭环检测。
闭环检测的步骤如下：
a)在滑动窗口后，把新关键帧加入集合中，再提取500个FAST特征，计算BRIEF描述子
b)通过BoW去搜索匹配到的闭环候选帧
c)在小窗口范围进行特征匹配（这里只对之前的Harris特征进行基础矩阵求解，因为只有这些特征点具有深度），用fundamentalmatrix+RANSAC去outliers
d)利用共视的特征点，将得到的闭环帧放入当前的滑动窗口进行优化。这里闭环帧的位姿是被固定的。
e)4自由度的位姿图优化
这里roll，pitch是可观的，不进行优化。
f)关键帧地图的构建节点：每次margin后的关键帧，每3帧插入1帧
边1：连续的两帧
边2：闭环检测得到的帧间关系
这几个边都是一个4自由度的变量，平移量+yew角