SLAM常见面试题集锦.docx

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、 视觉  框架及组成

、 如何对匹配好的点做进一步的处理，更好保证匹配效果？或如何滤除外点

、 对于单目相机， 和  矩阵有何不同， 和  矩阵有何不同，只旋转不平移能不能

求 、能不能求 ？

、 计算  矩阵和  矩阵的时候有什么技巧呢？实际上在问归一化的操作。

、  初始化的时候为什么要同时计算  矩阵和  矩阵？

、 什么是极线约束

、 什么是闭环检测

、 单目视觉尺寸漂移是怎么产生的

、 单目  初始化过程、单目  整个过程

、  中的绑架问题（重定位）

、 词袋模型可以用于回环检测，也可以用于重定位，有什么区别

、 相比 %，加入 &' 后，哪些状态可观？

、 仿射变换、透视变换、欧式变换有什么区别

"、 什么是紧耦合、松耦合？优缺点

、 室内  与自动驾驶  有什么区别？"

、 ( 在选择最佳模型的时候用的 ) *+ 是什么？"

3/对于 %& 系统，边缘化的目的是把旧的状态量从状态估计窗口中移除，保证运行效

率；同时，需要把移除的状态量的信息保留下来，作为当下窗口的先验，尽可能避免

信息丢失。

、 # 的  和  的  有什么区别？

"、 什么是  特征， 特征的旋转不变性是如何做的，& 算子是怎么提取的。



、  中的特征是如何提取的？如何均匀化的？

、  中关键帧之间的连接，共视图（(!42. 5/*67）数据结构

、 地图点的构建方法有哪些？# 地图点是怎么存储的？表达方式？

、 如果对于一个 # 点，我们在连续帧之间形成了 # 特征点之间的匹配，但是这个



、 给一组点云，从中提取平面。

"、 机器人从超市门口出发，前往  公里外的小区送货。请你设计一个定位系统，包

括传感器的配置、算法的流程，用伪代码写出来。

、 双线性差值如何去做，写公式。

、 如何标定 &' 与相机之间的外参数？

、 说一下 %&!! 的优缺点

、 描述（扩展）卡尔曼滤波与粒子滤波，你自己在用卡尔曼滤波时遇到什么问题没

有？

、 熟悉 (* 优化库吗？说一下。

SVO ） 、 双 目 SLAM （ LIBVISO2 、 S-PTAM 等 ） 、 RGBDSLA

M（KinectFusion、ElasticFusion、Kintinous、RGBDSLAM2、RTABSLAM）；按

照前端方法分为特征点法（稀疏法）、光流法、稀疏直接法、半稠密法、稠密法；

按照后端方法分为基于滤波（EKF，UKF，PF 原理简介）与基于图优化的方法。

b) 视觉 SLAM 由前端（视觉里程计）、后端（位姿优化）、闭环检测、建图图 4 个

部分组成。

2、 如何对匹配好的点做进一步的处理，更好保证匹配效果？或如何滤除外点

a) 确定匹配的最大距离：先求出所有匹配点最小距离 min_dist（Hamming 距离

吗 ？ ） ， 小 于 2 倍 的 最 小 距 离 的 点 ， 认 为 是 内 点 ， 即 30< 匹 配 点 距 离

<=2*min_dist，30 是经验值，有些点会特别小。

a) F 和 E 描述的都是两帧间的极线约束，只不过坐标系不同：F 描述的是同一空间点

在不同帧之间像素坐标的几何约束关系，也即极线约束，E 描述的是归一化相机

坐标之间的几何约束关系，且 , ，其中 ；可知，E