今天仍然按照计划稳步推进学习，并作反思对计划进行微调，保证更多的思考总结时间，以便自身更好地发展。
今天仍然是学习了SLAM十四讲、深度学习、惯性导航三部分，主要通过看网课的形式。SLAM方面把第七讲剩下的内容学习了，主要是PNP中的BA优化，即最小化重投影误差部分，以及3D-3D的ICP部分。结合第四讲李群李代数的复习我初步理解了最小化重投影误差的两个导数矩阵，一个关于相机位姿的，一个关于特征点空间位置的，ICP主要有SVD和非线性化两种解决方法，其中SVD部分我理解不够深入；深度学习又刷了些网课，今天看的视频也只是主要复习了一些基础的部分，关于数学和机器学习的；惯性导航今天学习了陀螺仪和加速度计的测量模型，以及惯性传感器的误差模型，课程重点讲解了Allen方差的误差分析方法，简要提了自相关分析和功率谱密度，然后介绍了惯性传感器的测试与标定，今天只学习到了标定部分，标定主要用于去除系统误差，加速度计与陀螺仪都有两位置、六位置两种传统的标定方法，但是陀螺仪对于标定设备要求较高，六位置标定陀螺的方法要求转台能够测量方位角，成本较高，目前工程转台也主要用角位置转台进行标定，角速度直接标定的转台成本太高。
论文阅读部分，今天把状态估计最后的三部分视觉处理、预积分、初始化看完了。视觉处理主要分为直接法与非直接法，目前比较成熟并且应用较广泛的是非直接法，也就是特征点法，这个我在SLAM14讲中刚刚学习过，而直接法是对像素进行计算导致计算成本比较大，对低纹理的环境效果比较好，文章作者认为未来肯定是有更大发展前景的；惯性传感器预积分部分文章阐述了预积分的好处并也提了作者自己的成果，预积分我还没深入学习仍然不甚了解；最后一部分是状态初始化，文章列举了一些初始化的成果，并指出鲁棒快速的初始化对于自主实时VINS估计器是非常重要的。
明天周三是周内可以小休的一天，任务相对较少。不能用战术上的勤奋掩饰战略上的懒惰，专注于当下的同时我应该花费更多时间向长远一点的目标思考，但这样又会导致更多的焦虑。无论怎样，扎实积累是没有问题的，目标坚定，按照计划周期性总结思考，不要总是思前想后制造焦虑，而是在执行计划的前提下保持周期性深入思考，而保持持续的记录总结，将随时随地的思考感想记录下来，用于指导计划的制定。思考应该是直接指导计划的，而不是直接影响行动的。每周结束应该投入精力做一个全面深入的总结反思，以此为依据制定下一周的计划。
2023-01-10日志
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