lsd算法在slam中应用的缺点

LSD-SLAM是一种单目摄像头的实时SLAM算法，其优点是可以在较小的计算资源下运行，并且不需要额外的传感器，但也存在一些缺点：

1. 对光照变化敏感：LSD-SLAM对光照变化敏感，当场景中的光照发生变化时，会导致地图漂移或者跟踪失败。

2. 对纹理缺乏的场景不适用：LSD-SLAM需要场景中具有足够的纹理信息才能进行跟踪，当场景中出现纹理缺乏的区域时，LSD-SLAM可能会出现跟踪失败甚至崩溃。

3. 对运动模糊敏感：当摄像头在运动过程中出现运动模糊时，LSD-SLAM也容易跟踪失败。

4. 对场景变化敏感：当场景发生较大变化时，例如物体被移动或者场景中增加或减少物体，LSD-SLAM需要重新进行地图构建和跟踪，因此在场景变化频繁的情况下，LSD-SLAM的表现可能较差。

5. 对计算资源要求高：虽然LSD-SLAM可以在较小的计算资源下运行，但在处理较大场景时，需要更多的计算资源来进行地图构建和跟踪，因此在资源受限的情况下，LSD-SLAM可能会受到限制。