视觉SLAM十四讲非官方避坑指南：误差积累者的血泪教训

I. 前言：这本书的问题，远比你想象的多

《视觉SLAM十四讲》无疑是国内SLAM入门的扛鼎之作，高翔老师的这本书影响了一代又一代的SLAM学习者。但是，就像任何经典一样，它也存在着一些问题，甚至可以说，是相当多的问题。如果你只是把它当成一本“葵花宝典”，照本宣科，那么我保证，你会遇到各种各样的bug，各种各样的理论与实践不符，甚至开始怀疑人生。

别慌，你不是一个人。这本书的问题主要集中在以下几个方面：

• 理论与实践脱节： 书中很多公式推导和理论讲解过于理想化，忽略了实际应用中会遇到的各种噪声和误差。例如，在讲解BA优化时，直接假设了完美的初始值，但实际情况往往并非如此。
• 部分代码存在bug： 书中提供的代码虽然可以帮助读者理解算法，但其中也存在一些bug，例如内存泄漏、计算错误等。这些bug可能会导致程序崩溃或结果不正确，让学习者感到沮丧。
• 部分公式推导不严谨： 一些公式的推导过程过于简略，缺少必要的解释和假设，导致读者难以理解其背后的原理。例如，在讲解EPnP算法时，对控制点的选择和计算过程描述不够清晰。
• 部分概念解释模糊： 一些概念的定义和解释不够清晰，容易引起误解。例如，对李群李代数的物理意义解释不够直观，导致读者难以理解其在SLAM中的应用。
• 缺少对某些重要问题的深入探讨： 书中对一些重要的SLAM问题，例如回环检测、地图优化等，讨论不够深入，缺少对最新研究进展的介绍。

因此，你需要一份“非官方指南”来帮助你避坑，更快地掌握SLAM技术。这份指南不是要否定《视觉SLAM十四讲》的价值，而是要帮助你更有效地利用它，避免走弯路。

II. 章节式避坑指南：雷区预警！

下面，我将针对《视觉SLAM十四讲》的每一章，逐一指出其中存在的坑点，并提供相应的解决方案。记住，这仅仅是我个人的经验总结，如果你有不同的看法或更好的解决方案，欢迎在评论区分享。

第3讲：三维空间刚体运动

• 坑点：Sophus库的版本问题，不同版本之间的API差异巨大。

  很多初学者会直接apt install libsophus-dev，结果发现代码根本跑不起来。这是因为Sophus库在不同版本之间的API差异巨大，书中使用的版本可能与你安装的版本不兼容。

  解决方案： 强烈建议使用特定版本的Sophus库，例如v0.9.x版本。可以从GitHub上下载源码，自行编译和安装。同时，要注意修改CMakeLists.txt文件，指定正确的Eigen库路径。

• 坑点：书中对李群李代数的解释过于抽象，难以理解。

  李群李代数是SLAM的基础，但书中对其物理意义的解释不够直观，导致读者难以理解其在SLAM中的应用。

  解决方案： 除了阅读本书之外，还可以参考其他相关资料，例如“A tutorial on SE(3) transformation parameterizations and on-manifold optimization” 这篇论文，或者观看一些讲解李群李代数的视频教程。关键是要理解李群李代数是如何描述三维空间刚体运动的，以及它们之间的指数映射和对数映射的意义。

第5讲：相机与图像

• 坑点：书中对相机标定的描述不够详细，缺少实践指导。

  相机标定是SLAM的关键步骤，但书中对其描述过于简略，缺少具体的实践指导，让初学者感到无从下手。

  解决方案： 可以参考OpenCV提供的相机标定教程，或者使用MATLAB的Camera Calibrator工具箱进行标定。在标定过程中，要注意以下几点：

  1. 使用高质量的标定板，例如棋盘格或圆形标定板。
  2. 拍摄足够多的标定图像，覆盖整个图像区域。
  3. 保证标定板在图像中清晰可见。
  4. 使用鲁棒的标定算法，例如Zhang's method。

  此外，还可以尝试使用在线相机标定工具，例如Kalibr，它可以自动标定相机内外参数和畸变参数。

第7讲：视觉里程计I

• 坑点：书中代码存在bug，导致运行结果不正确。

  很多读者反映，运行书中提供的视觉里程计代码，结果并不理想，甚至出现错误。这是因为书中代码存在一些bug，例如特征点匹配错误、位姿估计不准确等。

  解决方案： 首先，仔细检查代码，确保没有语法错误或逻辑错误。其次，可以尝试使用更鲁棒的特征点提取和匹配算法，例如ORB或SIFT。此外，还可以使用RANSAC算法来剔除错误的匹配点，提高位姿估计的准确性。最后，可以尝试使用更先进的位姿估计方法，例如PnP算法或ICP算法。

  以下是一个常见的bug以及修复方法：在特征匹配部分，容易出现误匹配，导致后续的位姿估计错误。可以使用以下方法进行改进：

  • 增加约束条件： 例如，限制特征点之间的距离和角度差异。
  • 使用更鲁棒的匹配算法： 例如，使用FLANN匹配器并设置合适的参数。
  • 使用RANSAC算法： 剔除错误的匹配点。

  修改后的代码示例 (仅供参考):

  ```c++
  // ... (省略其他代码)
  // 使用FLANN匹配器
  cv::FlannBasedMatcher matcher_flann(cv::makePtr(5, 10, 2));
  std::vector matches;
  matcher_flann.match(descriptors_1, descriptors_2, matches);

  // 剔除距离过大的匹配点
  double min_dist = std::min_element(
  matches.begin(), matches.end(),
  { return a.distance < b.distance; }
  )->distance;

  std::vector good_matches;
  for (int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++) {
  if (matches[i].distance <= std::max(2 * min_dist, 30.0)) {
  good_matches.push_back(matches[i]);
  }
  }
  // ... (省略其他代码)
  ```

第9讲：后端优化

• 坑点：g2o库配置复杂，容易出错。

  g2o是SLAM后端优化的常用库，但其配置过程比较复杂，容易出错。特别是对于初学者来说，很容易遇到编译错误或链接错误。

  解决方案： 可以参考g2o官方文档，或者阅读一些g2o的配置教程。在配置过程中，要注意以下几点：

  1. 确保安装了所有必要的依赖项，例如Eigen、CMake、Qt等。
  2. 使用正确的CMake命令进行编译和安装。
  3. 将g2o的头文件和库文件添加到编译器的搜索路径中。

  此外，还可以尝试使用其他优化库，例如Ceres Solver或NLopt，它们可能更容易配置和使用。

第11讲：回环检测

• 坑点：DBoW3库的参数设置不当，导致回环检测效果不佳。

  DBoW3是常用的回环检测库，但其参数设置对回环检测效果影响很大。如果参数设置不当，可能会导致漏检或误检。

  解决方案： 可以通过实验来调整DBoW3的参数，例如词袋大小、分支因子、相似度阈值等。在调整参数时，要注意以下几点：

  1. 词袋大小应该足够大，以保证能够区分不同的场景。
  2. 分支因子应该适中，太小会导致搜索速度慢，太大可能会降低准确性。
  3. 相似度阈值应该根据实际情况进行调整，太小容易误检，太大容易漏检。

  此外，还可以尝试使用其他回环检测方法，例如基于深度学习的回环检测方法。

鼓励读者在评论区分享自己的踩坑经验和解决方案，形成一个互助社区。

III. 扩展阅读：官方之外的风景

除了《视觉SLAM十四讲》之外，还有很多优质的学习资源可以帮助你更深入地理解SLAM技术。

• 经典的SLAM论文： 例如，“Simultaneous Localization and Mapping: Part I”和“Simultaneous Localization and Mapping: Part II”这两篇综述论文，可以帮助你了解SLAM的发展历程和基本原理。
• 优秀的开源SLAM项目： 例如，ORB-SLAM2、VINS-Mono等，可以帮助你学习SLAM的实际应用。
• 高质量的SLAM博客和教程： 例如，泡泡机器人SLAM公众号、高翔老师的博客等，可以帮助你理解SLAM的细节和技巧。
• 活跃的SLAM论坛和社区： 例如，ROS Answers、Stack Overflow等，可以帮助你解决SLAM中遇到的问题。

IV. 总结与展望：SLAM学习之路，道阻且长

《视觉SLAM十四讲》是一本优秀的入门教材，但它也存在着一些局限性。在学习SLAM的过程中，要保持批判性思维，不要盲从权威。要多阅读相关论文和代码，多进行实践和思考，才能真正掌握SLAM技术。

SLAM技术是一个快速发展的领域，未来将会涌现出更多的创新和应用。希望你能积极参与到SLAM的研究和开发中，为SLAM技术的发展贡献自己的力量。

总结：