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無(wú)人機(jī)和機(jī)器人要加上“智能”二字，必不可少的就要添加視覺(jué)功能。從算法層面，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以分為兩個(gè)方向:1)基于Machine Learning的方法，如檢測(cè)、跟蹤和識(shí)別；2）基于Geometry的方法，如SLAM相關(guān)的建圖、定位與導(dǎo)航。一個(gè)低成本有效的SLAM方案是當(dāng)前智能機(jī)器人研發(fā)人員急需解決的問(wèn)題。本文是在閱讀SLAM方案RtabMap論文后的一個(gè)總結(jié)文檔，希望對(duì)未來(lái)研究者提供一個(gè)可選的入門(mén)資料。由于博客編輯器不能直接復(fù)制word文檔中的公式，這里直接將文檔轉(zhuǎn)為了圖片上傳上來(lái)。
Reference：
Appearance-Based Loop Closure Detection for Online Large-Scale and Long-Term Operation
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