visual slam

Visual SLAM (VSLAM)是一种利用相机收集的视觉数据来进行同时定位与地图构建的技术。VSLAM可以通过分析相机图像中的特征点和线段来重建不可见的环境地图，并同时估计相机的位置和姿态。VSLAM在机器人导航、增强现实和无人驾驶等领域具有广泛的应用。

其中，PL-SLAM8是一种间接的VSLAM技术，由Gomez-Ojeda等人提出。他们通过结合来自VSLAM模块中的点和线的信息以及连续帧中的视觉信息，利用ORB和LSD算法来检测和跟踪点和线段。PL-SLAM在EuRoC和KITTI数据集上的测试中表现出优于ORB-SLAM 2.0立体版本的性能。然而，PL-SLAM的一个主要缺点是特征跟踪模块所需的计算时间，并且需要考虑所有结构线来提取环境信息。

另外一篇引用文章对VSLAM系统的最新工作进行了分类，并回顾了作者的贡献、存在的不足和挑战，以及当前趋势和有待研究的开放问题。

此外，Bavle等人分析了各种SLAM和VSLAM应用中的情景感知方面，并强调了操作缺乏的态势感知特征将对当前研究工作的性能提高起到积极的作用。

综上所述，VSLAM是一种利用相机图像进行同时定位与地图构建的技术，PL-SLAM8是其中的一种间接VSLAM技术，而且对于VSLAM的研究还有一些存在的不足和挑战需要解决。