RTAB-Map学习和测试详解
RTAB-Map 详解
我的所有博客都偏项目研究或者实际代码测试使用，算法原理暂时不在这里讨论。
一. 总体阐述
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2. odometry是一个额外的输入模块
意味着里程计可以使用任意形式和任意类型的数据，与rtabmap想链接。
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3. 在传感器同步之后，STM模块将会创建一个节点记忆视觉里程计位姿
STM：（ Short-Term Memory ，短期记忆模块）传感器的原始数据和额外有用的信息将会为其他模块提供服务， 比如回环和全局地图。
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4. 内存管理模块：WM(Working Memory)+LTM( Long-Term Memory)
WM：工作内存
LTM: 长期或静态内存
当一个节点被放置到LTM时，它在WM中将不再可用。
“Rtabmap/TimeThr” – rtabmap更新时间超过这个限值时，WM中一些节点将会放置到LTM中以减小更新时间。
“Rtabmap/MemoryThr” – WM能够支持最大数量节点限值。
而要确定要传输到LTM的节点，加权机制会识别比其他节点更重要的位置，使用启发式方法，例如观察到的位置时间越长，它就越重要，因此应该留在WM中。
二、核心功能（节选）和核心参数
F2M: Frame-To-Map //将帧与过去的局部地图进行匹配
F2F: Frame-To-Frame //将帧与上一帧进行匹配
"核心参数"
Kp/MaxFeatures： 特征点的数量
Mem/STMSize：STM内存的尺寸
Rtabmap/LoopThr：
a loop closure hypothesis reaches the fixed threshold，
a loop closure is detected and transformation is computed.
RGBD/ProximityMaxGraphDepth:
/* 如果里程计漂移比较大，这个值应该较小，如果里程计漂移不大或者map地图更新速率较高，这个值应该设置较大。 */
TORO：
g2o：
GTSAM(未安装)：
RGBD/OptimizeMaxError: 误差限制，若为0则可能将相似的地方进行了错误闭环，可适当调大该数值。
octomap: Depth change into 14 for test ！！ ## 测试之后发现其太过稀疏
附：RTAB-Map 中文解析