在SLAM研究中，维护完整的协方差矩阵(包含非对角元素)的关键作用，因为这些元素代表了估算之间的相关性，这在多目相机离线标定外参后总是固有什么

在多目相机离线标定外参后，维护完整的协方差矩阵的关键作用是固有了相机之间的相关性。具体来说，这些协方差矩阵的非对角元素可以表示不同相机之间的姿态误差或者外参误差之间的相关性。

通过离线标定外参，相机之间的几何关系和位置关系可以得到精确的确定。然而，由于测量误差和标定误差的存在，估算出的外参参数仍然存在一定的不确定性。这种不确定性会影响到估算的相机姿态和位置。

维护完整的协方差矩阵可以准确地表示不同相机之间的相关性，即不同相机之间的姿态误差或者外参误差之间的关联程度。这对于后续的SLAM算法和重建过程非常重要。通过协方差矩阵中的非对角元素，可以提供对估算结果的不确定性进行更准确的度量，并在后续的数据融合和优化中更好地处理相机之间的相关性。

因此，在多目相机离线标定外参后，维护完整的协方差矩阵可以帮助SLAM研究中的数据融合和优化过程更好地利用相机之间的相关性信息，提高姿态和位置估计的精度和鲁棒性。