LSD-SLAM深入學習（2）-演算法解析
前言
在LSD-SLAM深入學習（1)中我們已經完成基本的安裝與測試，在此我們繼續解析演算法與程式碼，由於lsd-slam本身利用了一部分李群與李代數的知識，需要一定的數學功底。
預備知識-李群與李代數
下面需要形成一個最基礎的概念，就是李群與對應的李代數的對映關係。不然很難理解lsd-slam中的一部分內容。
演算法的整體框架
如下所示，整個演算法分為三部分。
Tracking演算法
寫到這裡，有三個問題我們忽略了，下面列舉如下
Mapping演算法
主要包括三部分的工作，1是當前幀如何refine關鍵幀的深度資訊，2是關鍵幀之間的深度資訊是如何傳遞的，3是每次迭代過程中都需要的規範化以及異常點的處理。
Constraint Acquisition
此處主要解決的是Key之間的變換，是在sim(3)上解決的。
Optimization
G2o演算法。自行補充。
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