视觉slam发展历程

### 视觉SLAM技术发展历程及其里程碑

视觉同步定位与建图(SLAM)是指设备通过摄像头输入，在未知环境中移动的同时构建环境地图并确定自身位置的技术。这项技术对于机器人导航、增强现实等领域至关重要。

#### 初期探索阶段
早期的研究主要集中在理论框架的确立上。1986年，Smith等人首次提出了概率方法来处理传感器不确定性问题[^2]。这一时期的工作奠定了后续研究的基础，但实际应用仍然面临诸多挑战。

#### 关键突破：EKF-SLAM
扩展卡尔曼滤波器(EKF)-SLAM成为首个被广泛接受的解决方案之一。它能够有效地融合来自不同源的数据，并提供相对精确的状态估计。然而,EKF-SLAM存在计算复杂度高以及难以应对大规模场景等问题[^3]。

#### 图优化时代来临
随着非线性最小二乘求解算法的进步，基于图优化的方法逐渐兴起。这些方法可以更高效地解决大尺度下的SLAM问题，并且具有更好的鲁棒性和准确性。代表性的成果包括g2o库(2010)[^4] 和 ORB-SLAM系列工作 (自2015年起)[^5]。

#### 深度学习助力发展
近年来，得益于卷积神经网络(CNNs)的强大表征能力，深度学习开始应用于视觉SLAM领域。例如DeepVO利用端到端训练模型实现了无需特征提取即可完成位姿预测的任务；而DSO则展示了如何结合传统几何约束与现代机器学习技巧以获得更加稳定可靠的性能表现[^1]。

import cv2
from dso import DSO

dso = DSO()
frame = cv2.imread('image.png')
pose_estimate = dso.process_frame(frame)
print(f"Estimated pose: {pose_estimate}")