SVO

半直接法（Semi-direct）视觉里程计框架

  • 跟踪阶段用直接法：快速对局部区域进行光度对齐，不依赖描述子匹配，提升速度和弱纹理鲁棒性。
  • 初始化/地图维护阶段用稀疏特征几何：在关键帧对新点进行三角化，保证全局尺度和结构稳定。

框架

前端：半直接跟踪

  1. 新帧位姿预测：由上一帧位姿 + IMU（如有）或恒速模型预测相机姿态
  2. 直接法光度对齐：选取上一关键帧地图点的投影，在当前帧窗口内求解最小光度误差，优化相机位姿。
  3. 特征检测与管理：在关键帧触发时，对全图检测 FAST/角点特征，补充丢失点，保证地图覆盖率。

中端：关键帧与稀疏地图

  • 关键帧选择：基于视差、跟踪质量或位姿变化阈值。
  • 新点三角化：利用当前关键帧与参考关键帧的匹配，恢复 3D 点。
  • 局部优化：仅优化关键帧及相关地图点的位姿和位置。

后端：

  • VO：单目/双目，透视/Fisheye，全靠视觉
  • VIO：前端 SVO + 滑窗优化后端（基于 OKVIS）
  • VI-SLAM：VIO + 全局 BA + iSAM2 实时地图，用于全局定位
  • VI-SLAM+LC：全局 BA 、闭环检测（DBoW2）与位姿图优化