视觉SLAM中的后端优化是怎么利用信息矩阵划分权重的

在视觉 SLAM 中，后端优化通常会使用信息矩阵来划分各个观测量的权重。信息矩阵可以看作是协方差矩阵的逆矩阵，它描述了观测量之间的相关性，可以用来量化不同观测量的准确性和置信度。

在后端优化中，信息矩阵的每个元素都对应着一个观测量的权重。一般来说，信息矩阵中的对角元素越大，对应的观测量就拥有越高的权重，表示它更加准确、置信度更高。而非对角元素则表示不同观测量之间的相关性，它们的值越大，表示两个观测量之间的相关性越高，权重也会相应地变大。

信息矩阵的划分可以根据不同的观测量类型进行调整。例如，在视觉 SLAM 中，位姿观测量和地图点观测量可以分别使用不同的信息矩阵来表示它们的权重。同时，在优化过程中，可以根据观测量的残差大小和其它因素来动态地调整信息矩阵中各个元素的权重，从而实现更加精确的后端优化。