svo的depth filter

SVO（SVO: fast semi-direct monocular visual odometry）是一个半直接单目视觉里程计算法。SVO的深度滤波器（Depth Filter）用于估计特征点的深度信息。在SVO 2.0中，深度滤波模块进行了一些变化。除了实现了George Vogiatzis提出的Gaussian Uniform组合模型外，还引入了Gaussian模型来更新深度滤波器状态。深度滤波器的主要作用是通过观测到的图像特征点来估计场景中的三维点的深度值。

在SVO中，深度滤波器的核心算法流程包括创建深度滤波器对象、关键帧与普通帧的处理差异以及更新地图点。根据已知的参考帧（ref_frames）和当前帧（cur_frame）在世界坐标系下的位姿（T），以及特征点对应的世界坐标系下的三维点（深度信息depth），深度滤波器可以估计场景中的地图点的深度。

相关问题

SVO2.0算法相比于SVO算法的改进之处

SVO2.算法相比于SVO算法的改进之处在于，它采用了更加高效的数据结构和算法，能够更快地处理大规模的稀疏视觉SLAM问题，同时还能够更好地处理动态环境下的SLAM问题。此外，SVO2.算法还引入了一些新的技术，如基于深度学习的语义分割和目标检测，以及基于多传感器融合的SLAM技术，从而进一步提高了算法的性能和鲁棒性。

ubuntu20.04编译svo

要在Ubuntu 20.04上编译SVO（Semi-Direct Visual Odometry），可以按照以下步骤进行：

1. 准备环境：在终端中使用以下命令安装必要的依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install cmake git libeigen3-dev libboost-all-dev libsuitesparse-dev libglew-dev libsdl2-dev libsdl2-image-dev libjpeg-dev libpng-dev

2. 克隆SVO仓库：使用以下命令克隆SVO仓库到您的本地目录：

git clone https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo.git
cd rpg_svo

3. 创建编译目录：在SVO根目录下创建一个新的目录，并进入该目录：

mkdir build
cd build

4. 运行CMake：在编译目录中运行CMake命令，生成编译所需的Makefile：

cmake ..

5. 编译：运行以下命令来编译SVO：

make -j

6. 安装：在编译完成后，使用以下命令将SVO安装到系统中：

sudo make install

7. 运行SVO：现在，您可以在终端中使用`SVO`命令来运行SVO。

请注意，这只是一个简单的指导，具体的步骤可能会因为操作系统的设置、库文件的版本以及其他因素而有所不同。因此，在编译SVO之前，最好先详细阅读SVO的官方文档，并遵循其提供的具体编译指南。