Droid-SLAM中的密集光束法平差流程

Droid-SLAM使用的是密集光束法（Dense Bundle Adjustment）来进行平差流程。这种方法是通过优化相机位姿和三维点云坐标，使得所有的观测误差最小化，从而得到最优的相机位姿和三维点云。

具体的平差流程如下：

1. 初始化相机位姿：使用初始估计的相机位姿，将图像中的特征点投影到三维空间中，得到三维点云的初始坐标。

2. 密集匹配：通过密集匹配算法，将当前帧与上一帧之间的图像区域进行匹配，得到更多的特征点。

3. 三角化：使用当前帧和上一帧的特征点匹配结果，进行三角化计算，得到更多的三维点云。

4. 光束法平差：将所有的相机位姿和三维点云坐标作为优化变量，最小化所有观测误差，得到最优的相机位姿和三维点云坐标。

5. 添加关键帧：如果当前帧与上一关键帧之间的距离超过一定阈值，就将当前帧作为一个新的关键帧加入到系统中。

6. 优化地图：将所有的关键帧和它们对应的三维点云作为优化变量，最小化所有观测误差，得到更加稠密和准确的地图。

7. 回环检测：通过回环检测算法，检测是否存在之前已经访问过的区域，从而进一步提高地图的准确性。

8. 重定位：如果机器人当前位置无法被准确估计，就使用重定位算法，将机器人定位到已知的地图位置上。

这样，Droid-SLAM就可以实现高效、准确的SLAM建图和定位。