今天读了两篇VIO相关的硕士毕业论文，一篇仔细读的，一篇粗略读的。VIO的整体结构都是差不多的，只不过在各部分使用不同的方法，整体的架构基本没太大变化。今天科研工作还做了一下VIO综述的搜索，下载了一下VIN-Mono等经典的文献。硕士毕业论文的结构也都大同小异，通常是绪论背景、基础理论介绍、根据已有成果自己改一部分并说明一下改的理论原理、然后就是用公开数据集或者自己搭建实验平台做个实验证明自己改了之后效果更好、最后写个总结展望和致谢。我感觉VIO硕士毕业的成果大部分都是在已有的框架上做一点改动。今天精读的论文能比前两天读懂一点了，视觉SLAM十四讲真的是这方面的基础，必须要好好学明白，我觉得还是不要急躁，总想着一下都学明白，认真专注地学习，不要总是要求自己短时间学很多，每个点搞明白最重要，每个点有思考最重要。
深度学习能够用在VIO的哪一部分呢，这方面我还没怎么查阅资料，这是我之后要了解的。这里我做做大胆的猜测，或许很错误，但也无妨吧。后端优化部分现在基本都是使用非线性优化算法，方案也是和机器学习紧密相关的，什么梯度下降法之类的也是机器学习里训练模型非常经典的算法，这部分是不是可以引用一下前沿的深度学习优化模型；回环检测部分我看有使用什么词袋模型的，好像是做语义分割检测相关的，好像是计算机视觉相关的，这部分也是和深度学习结合了吧，语义SLAM之前我看资料说是比较有发展空间的SLAM方向；再一个针对VIO，视觉惯性的紧耦合部分，就是传感器数据融合部分，是否也能用上深度学习呢。
我现在的思考可能还很浅薄，因为我对这方面仍然是了解不够深入，我现在每天阅读文献的时间也有点少，我努力做到每天文献阅读写作1.5h，坚持做下去，坚持思考。
2022-12-15科研日志
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