摘要: 为了减少场景点的光照变化对直接视觉SLAM(simultaneous localization and mapping，SLAM)的影响，在稀疏直接法(direct sparse odometry with loop closure，LDSO)的基础上对其优化，结合光度标定来增强系统的整体性能。直接视觉SLAM，其图像配对的基本假设是建立在灰度一致性之上的，即同一个场景点在多个图像中是以恒定亮度值出现的。为了更好地满足这一假设，采用KLT(Kanade-Lucas-Tracker)来跟踪关键点，利用带光度参数的像素跟踪模型建立优化方程，优化序列的光度参数(
基于在线光度标定的单目直接视觉SLAM
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