我是靠谱客的博主 务实水杯，最近开发中收集的这篇文章主要介绍经典视觉SLAM框架视觉里程计后端优化回环检测建图度量地图（Metric Map）拓扑地图（Topological Map），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
引言：通过前面的推送我们已经对SLAM有了个大体的认识。（初识视觉SLAM）下面来看经典的视觉SLAM框架，了解一下视觉SLAM究竟由哪几个模块组成。
本文选自《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》。
整体视觉SLAM流程图。
整个视觉SLAM流程包括以下步骤。
- 传感器信息读取。在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。如果是在机器人中，还可能有码盘、惯性传感器等信息的读取和同步。
- 视觉里程计（Visual Odometry，VO）。视觉里程计的任务是估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前端（Front End）。
- 后端优化（Optimization）。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以及回环检测的信息，对它们进行优化，得到全局一致的轨迹和地图。由于接在VO之后，又称为后端（Back End）。
- 回环检测（Loop Closing）。回环检测判断机器人是否到达过先前的位置。如果检测到回环，它会把信息提供给后端进行处理。
- 建图（Mapping）。它根据估计的轨迹，建立
最后
以上就是务实水杯为你收集整理的经典视觉SLAM框架视觉里程计后端优化回环检测建图度量地图（Metric Map）拓扑地图（Topological Map）的全部内容，希望文章能够帮你解决经典视觉SLAM框架视觉里程计后端优化回环检测建图度量地图（Metric Map）拓扑地图（Topological Map）所遇到的程序开发问题。
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