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摘要
光束平差法(BA)是目前SLAM后端优化中的主流算法,然而在大规模的三维重建中,BA矩阵维度很高,直接计算对内存消耗很大,并且在全局光束平差计算过程中涉及的优化变量众多,传统的优化方法效率低下。针对大规模三维重建中BA矩阵运算复杂及全局光束平差优化阶段待优化变量数目众多等问题。提出一种改进的BA计算方法,利用H矩阵的稀疏性进行矩阵分块求解,将大规模的平差问题分解为小规模的平差问题,降低了计算复杂度;然后利用LDLT算法进行正态方程的求解,避免了大规模矩阵求逆,加速了BA的求解过程;在全局的光束平差计算时,提出一种基于分段的全局光束平差优化方法,将整个关键帧序列划分为若干个子分段,使得待优化的变量数变为子分段的数目,大大降低了变量的数目,提高了系统的运行效率。最后,以公开数据集为实验对象,证明了算法的有效性。
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