公式梳理
1.在當前幀
2.平行計算如下兩個模型
通過標準化的dlt方法和8-point演算法，加上ransac策略計算出
和 。為兩個模型固定到相同的迭代次數，以及每次迭代用到的點數（f矩陣用8個點，h矩陣用4個點）。每次迭代中，為每個模型m（h或f）計算乙個分數
。其中，和
是對稱的從一幀到另一幀的轉換誤差。
為異常點的重投影閾值，該閾值為在95%的
測試，假設1個畫素的標準測量誤差下，
。 定義為與
相同。這樣，兩個模型的在它們的內點區域，分數相同時，對應的d相同。如果沒有足夠的內點，從步驟1 重新開始。
3.模型選擇
對於平面，或近似平面，以及視差很小的情況，採用h矩陣進行描述。雖然f矩陣也可以找到，但問題約束性不好，不能恢復出正確的位姿。在這種情形下，要選擇h矩陣作為恢復位姿的方法，從平面正確地完成初始化。或者在視差比較小的情況下，拒絕初始化。
對於非平面情形，有足夠視差的情況下，應該選用f矩陣，雖然h矩陣可以從在相同平面（或視差較小的）上的匹配子集中找到，但這種情形選擇基礎矩陣f。
乙個魯棒的策略是計算
當 時，足夠捕捉到平面和視差小的情形，選擇h矩陣。其他情形選擇f矩陣。
4.位姿恢復
在基礎矩陣的情況下，利用內參k轉換成本質矩陣：
，然後通過奇異值分解獲得4組解。三角化這四組解，並像h矩陣一樣選擇重建結果。
5 bundle adjustment
採用full ba，refine the initial reconstruction。
在newcollege robot sequence中乙個初始化的室外挑戰場景，如圖
，ptam和lsd-slam初始化了平面中的所有點，本文的方法等到有足夠的視差以後，採用f矩陣完成了正確的初始化。
參考文獻
[1]mur-artal r, montiel j m m, tardos j d. orb-slam: a versatile and accurate monocular slam system[j]. ieee transactions on robotics, 2015, 31(5): 1147-1163.
遺留問題，orb-slam中含depth的版本，怎麼初始化的？
比較**中和svo初始化的差異點是什麼？
備註：大括號編輯語法
初始化 指定初始化
id alloc 物件的誕生過程，主要是從作業系統獲得一塊足夠大的記憶體，以存放該類的全部例項變數，並將其指定為存放記憶體物件的實力變數的位置。alloc方法同時將這塊記憶體全部設定為0。結果是 bool變數初始化為no,所有的int型別變數為0,float變數為0.0，所有的指標為nil.obje...
初始化 1 預設初始化 列表初始化
初始化的基本概念 事實 初始化和賦值是兩個完全不同的操作。初始化，是建立變數時賦予其乙個初始值。賦值，是把物件的當前值擦除，用乙個新值代替。列表初始化 p39 作為c 11新標準的一部分，用花括號 來初始化變數得到了全面應用。出於某些原因，這種初始化的方式叫做列表初始化。現在，無論是初始化物件還是某...
初始化 MyBatis初始化之載入初始化
在mybatis初始化過程中，大致會有以下幾個步驟 1.建立configuration全域性配置物件，會往typealiasregistry別名註冊中心新增mybatis需要用到的相關類，並設定預設的語言驅動類為xmllanguagedriver 3.構建defaultsqlsessionfacto...