RTAB特征点匹配过程

RTAB-Map 是一个基于特征的 SLAM 系统，它可以用于机器人的自主定位和地图构建。RTAB-Map 中的特征点匹配过程可以概括为以下几个步骤：

1. 特征提取：对于每张输入图像，RTAB-Map 会使用 SIFT、SURF、ORB 等算法提取关键点和描述子。

2. 特征匹配：RTAB-Map 会将当前帧与当前地图中的所有关键帧进行特征匹配，匹配算法使用基于 FLANN 的 KD-Tree 或者独立的二维平面匹配算法。

3. 运动估计：RTAB-Map 使用 RANSAC 算法估计当前帧与匹配到的关键帧之间的运动模型，如 Rigid body transformation。

4. 闭环检测：RTAB-Map 会根据当前帧与历史帧之间的相似性来判断是否存在闭环，并在闭环检测成功后进行地图优化。

5. 地图更新：将当前帧添加到地图中，同时更新地图的拓扑结构、关键帧和路标点等信息。

需要注意的是，RTAB-Map 中的特征点匹配过程是一个迭代的过程，也就是说，每次添加新的帧后，都会重新匹配和优化地图，以提高地图的准确性和稳定性。