文件名称：闭环检测-4_1_alios things网络篇之netmgr
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更新时间：2024-07-08 10:19:29
VIO VINS 非线性优化
7.1 闭环检测 VINS 是采用 BRIEF 描述子的 DBoW2 词袋进行闭环检测，因为前端识别的 Harris 角点 数量通常只有 70 个（VINS-Mobile），对于闭环检测远远不够，因此会对新来的 KeyFrame 即 后端非线性优化刚处理完的关键帧，再重新检测出 500 个 FAST 角点进行闭环检测用，同时 对所有新老角点进行 BRIEF 描述（对应代码 BriefExtractor::operator）。然后，计算当前帧与 词袋的相似度分数，并与关键帧数据库中所有帧进行对比，并进行闭环一致性检测，获得闭 环的候选帧（TemplatedLoopDetector::detectLoop）。 当检测到闭环后，我们利用 BRIEF 描述子对闭环对的老帧的 500 个 FAST 角点，和当 前帧中的 70 个 Harris 角点进行邻域匹配（KeyFrame::searchInAera），然后对匹配点对利用 求基础矩阵对异常点进行 RANSAC 排除（KeyFrame::PnPRANSAC）。当匹配点超过阈值，