鱼眼图像投影模型及使用
前序
简单介绍一下目前的相机种类，主要是对相机镜头按照焦距及视角的大小，可分为标准镜头、广角镜头和鱼眼镜头。他们的一些特点如下：
焦距：鱼眼镜头（小于等于16\(mm\)）<广角镜头<普通标准镜头（50\(mm\)）。
视场角：鱼眼镜头（接近或者大于180°，工程上大于140°的就算）>广角镜头>普通标准镜头。
畸变：鱼眼镜头>广角镜头>普通标准镜头。
普通单目相机
简介
一般常见的普通小孔成像相机的成像模型如下所示，小孔相机模型采用相似成像的方式（入射角和出射角等大），内参包括焦距\(f_x,f_y\)和主点偏差\(c_x,c_y\)。如果焦距一定，那么图像传感器像素平面的面积直接决定了相机视场角的大小，超过这个视场角范围的物体不会被镜头获取到。因此基于透镜成像原理的相机，视场角无法做到足够大，水平视场角一般小于140°。在某些时候，比如气象科学空间观测、太阳能辐射研究计算天空视角系数、安防视频监控等实际场景中可能会需要更大视场角的相机，那么这时候广角相机-鱼眼相机就出现了。
透视成像的小孔成像相机模型，图源于这里
投影模型
\[ r_d=f \cdot tan \theta \]
Kinematic mapping trajectory estimation
Integrated trajectory estimation for 3D kinematic mapping with GNSS, INS and imaging sensors: A framework and review1
方法分类
- 多步方法。
流程：首先用Kalman filtering 将GNSS和IMU融合到一起，如果轨迹足够准确，可以直接获得3D点云。也可以在后面加一个平差步骤，结合影像传感器的观测实现融合传感器定向，目的是：1）改正轨迹；2）传感器定向和标定；3）获取3D模型数据，e.g.点云。
需要有一些假设：通常假设轨迹误差是由于缓慢变化的 GNSS 误差或未补偿的惯性传感器漂移造成的，因此是低频的，而轨迹的较高频率分量相对准确。 实际上，校正要么与飞行几何相关联，作为每条带的固定偏移，要么建模为缓慢时变。 由于轨迹误差在带内也可能变化很大，因此这种调整在实践中通常需要高度灵活的校正模型，而这也是的模型有较高的过拟合风险，导致点云中出现全局的变形。
这些问题是的在传感器层级进行统一的误差建模的方法开始流形。
Hdl_graph_slam论文及代码解析_回环检测
回环检测
闭环的作用就不多说了，koide采用的闭环检测方法其实挺简单的，就是一般闭环检测的基础准则。
候选准则
- 候选帧不能离当前帧太近，场景变化不大的话，会引入过多的冗余匹配，对实时应用不合适；
- 候选帧和当前帧的位姿之间的距离要足够小，这个是前提，如果都不小，那说明大概率不是闭环了，但是也不排除前端飘得确实很厉害的情况；小范围内，这个条件还是可以满足的，室外更大的场景，这种就不行了，可能飘得很厉害，只能上特征了。
