orbslam2中残差

在ORB SLAM2中，残差是指地图点在不同帧之间的观测与预测之间的差异。ORB SLAM2使用稀疏直接法(Sparse Direct Method)来计算残差，并利用优化算法进行优化。具体而言，ORB SLAM2使用重投影误差(Reprojection Error)作为残差来优化相机的位姿和地图点的位置。这意味着ORB SLAM2通过将观测到的地图点重新投影回图像平面，并计算重投影点与实际观测点之间的差异来衡量残差。

在对关键帧进行剔除时，ORB SLAM2采用了一个基于残差的策略。具体来说，ORB SLAM2通过评估关键帧与其他帧之间的重投影误差来判断关键帧的质量。如果一个关键帧的重投影误差超过了一个事先设定的阈值，那么它将被认为是低质量的关键帧，并被剔除出关键帧集合。通过这个策略，ORB SLAM2可以保持关键帧集合中的质量较高，同时减少计算量和内存消耗。

总而言之，ORB SLAM2中的残差是通过计算重投影误差来衡量地图点的观测与预测之间的差异。在关键帧剔除中，ORB SLAM2利用重投影误差作为衡量关键帧质量的指标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [视觉SLAM总结——ORB SLAM2中关键知识点总结](https://blog.csdn.net/weixin_44580210/article/details/90760584)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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