今天学习了SLAM第九讲，并对毕设做了些思考调查。
SLAM第九讲很多公式我都没看懂，推不出来，还需要再学习。第九讲的内容主要是状态估计的概率解释、线性系统与KF的推导以及非线性系统与EKF的推导、BA非线性优化与求解三部分。关于卡尔曼滤波我也需要深入理解，这节涉及到很多概率论的知识，我都有些模糊了，需要在下功夫才能把这些知识理解消化吸收。
论文阅读部分，今天读了有监督深度学习方法解决视觉测量的部分论文。根绝深度学习的结合程度，可以分为杂合和端到端两种，端到端的意思就是输入图片输出位姿中间全是深度学习方法。有的只是利用深度学习做特征提取，这就不算端到端。DeepVO算是一个端到端深度学习实现视觉测量的经典成果，主要由一个ConvNet网络和一个RNN网络构成，ConvNet从图片中提取视觉特征，RNN做视觉特征的匹配。DeepVO相比于传统的方法表现很不错，超过了没有回环的ORB-SLAM，并且能自然产生具有绝对值的轨迹。
明天照常休息，按时完成日常任务，其余想学啥学啥吧，目前是想看论文，这篇深度学习在SALM领域应用的综述感觉挺有用的。
2023-01-17
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