Lidar BA方案在后端部分的差异对比
近几年点云 slam 领域有一类文章不满足于仅估计 pose graph。尝试类似视觉 slam 中的 ba 方法，其致力于同时估计 feature 和 pose。本文内容上仅对比了这些方案在后端部分的差异，但是数据关联可能是在该类方案中更为重要的问题。
part. 01
π - lsam（2021）[3]
part. 02 eigen factors（2019）[6]
part. 03 balm（2020,2022）[1,2,7]
part. 04
plane adjustment（2020,2021）[4,5]
论文 [5] 考虑滑动窗口下的估计，其增加了边缘化部分的约束，未边缘化部分代价同 (13) 。
窗口外的约束的 pose 固定，但边缘化部分约束仍对 plane 参数求偏导。文中推导了每个 plane 对应边缘化部分的 reduced 残差，该残差对平面参数的导数可以通过增量计算 hj 后 cholesky 分解得到。
该论文中对比了 balm。因将墙体、门等平面两侧视为两个平面进行优化，减少了错误的数据关联，在某些数据集上优于 balm。
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