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少即是多:视觉SLAM的点稀疏化(IROS 2022)

Connectivity:首先考虑一个点和共享该点的特征点的frames之间的连通性,连通性高的点表示高可见性,具有鲁棒的局部特征,这种高度可见的点容易被选择,因为它们在位姿图上的多个位姿提供了强约束;将Vso...作者使用最小代价最大流算法[11]来解决上述图问题去计算从 Vso 到 Vsi 的最大流量,进而使总的代价最小: 其中 f(e) 是边 e 上的流量;通过计算在容量约束下成本最小的最优流量,能测量点和帧之间边上的流量...,与上述定义的三个理想条件的满足程度有关;计算流量后,只取e边( Vso, Vpi)上流量大于预先设定阈值θf的点pi;Goldberg算法[17]保证最差情况下的时间复杂度限制在: 其中n是顶点总数

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