总结SLAM常见的基础问题

2020/02/03 SLAM

本文档总结了自己遇到过的以及在网上看到的和有关SLAM的基础问题,并尽量花时间逐步给出自己的答案供参考。

参考链接:


SLAM题目

写在前面: 感觉绝大多数SLAM问题都可以从那本著名的高翔的《SLAM十四讲》书中找到答案。话就不用多说了吧!

什么是闭环检测?常用的方法有哪些?你用的哪种方法?有没有创新?

解释一下Gauss-Netwon和LM算法。

熟悉Ceres优化库吗?说一下。

描述(扩展)卡尔曼滤波与粒子滤波,你自己在用卡尔曼滤波时遇到什么问题没有?

除了视觉传感,还用过其他传感吗?比如GPS,激光雷达。。。

什么是紧耦合、松耦合?优缺点。

你认为室内SLAM与自动驾驶SLAM有什么区别?

地图点的构建方法有哪些?

如果对于一个3D点,我们在连续帧之间形成了2D特征点之间的匹配,但是这个匹配中可能存在错误的匹配。请问你如何去构建3D点?

RANSAC在选择最佳模型的时候用的metric是什么?

除了RANSAC之外,还有什么鲁棒估计的方法?

有哪几种鲁棒核函数?

3D地图点是怎么存储的?表达方式?

给你m相机n个点的bundle adjustment。当我们在仿真的时候,在迭代的时候,相机的位姿会很快的接近真值。而地图点却不能很快的收敛这是为什么呢?

LM算法里面那个 [公式] 是如何变化的呢?

说一下3D空间的位姿如何去表达?

李群和李代数的关系。

《SLAM 十四讲》讲述的很详细了。

求导:

又是《SLAM 十四讲》。

给你一个H高W宽的图像或者matrix,问如何去访问每一个元素,是先访问行呢?还是先访问列?跟缓存还有关系~

写出单目相机的投影模型,畸变模型。

说一个自己熟悉的SLAM算法,Lidar/Visual slam,说优缺点。

读Maplab,设计室内服务机器人地图更新的方法、流程。

之前没看过,刚知道 Maplab 是一个 2018 年发表的很新的开源的视觉里程计(Visual-Inertial Odometry)。可参考:

安装2D lidar的平台匀速旋转的时候,去激光数据畸变,写代码

给两组已经匹配好的3D点,计算相对位姿变换。已知匹配的ICP问题,写代码。

ORB-SLAM初始化的时候为什么要同时计算H矩阵和F矩阵?

说一下Dog-Leg算法

什么是边缘化?First Estimate Jacobian?一致性?可观性?

说一下VINS-Mono的优缺点 你做的工作在本质上有什么不同,贡献,创新本质上在哪里? 什么是Essential,Fundamental矩阵? 给定几个连续帧的带有位姿的帧,如何去测量车道线相对于世界坐标系的坐标。 在给定一些有噪声的GPS信号的时候如何去精准的定位? 如何标定IMU与相机之间的外参数? 给你xx误差的GPS,给你xx误差的惯导你怎么得到一个cm级别的地图。 计算H矩阵和F矩阵的时候有什么技巧呢?实际上在问归一化的操作。 给一组点云,从中提取平面。 给一张图片,知道相机与地面之间的相对关系,计算出图的俯视图。 双线性差值如何去做,写公式。 RGB-D的SLAM和RGB的SLAM有什么区别? 机器人从超市门口出发,前往3公里外的小区送货。请你设计一个定位系统,包括传感器的配置、算法的流程,用伪代码写出来。 什么是ORB特征,ORB特征的旋转不变性是如何做的,BRIEF算子是怎么提取的。 如果把一张图像去畸变,写公式,流程。 ORB-SLAM中的特征是如何提取的?如何均匀化的?

和SLAM相关的一些算法和C++问题

ORB-SLAM的共视图是什么结构?内部如何存储的? 写一个四叉树的结构 不用递归遍历二叉树 求最大连通域 多线程的实现方式 std::vector描述一下,如何动态扩展,如何shink内存 Eigen是行优先还是列优先 unorder容器与ordered容器的区别 说一下Mat是如何析构的 说一下智能指针,shared_ptr与unique_ptr 说一下什么是虚函数 普通指针如何实现一块内存只能有一个指针指向这种功能 C++ RTTI 是什么东西? C++是如何实现多态的? vector的iterator什么时候失效? 重建二叉树 写CmakeLists.txt,写gcc指令 一个图,给出两个一对的若干节点对,求两个节点之间的通路。 实现一个稀疏矩阵的数据结构,并实现稀疏矩阵的加法。 棋盘格,每个格子角点上有一个灯,按一下周围四个灯就会取反。开始的时候这个棋盘格上灯状态随机,问如何操作这些按钮可以使得整个棋盘全灭。 编一个二分查找 给你一个数组去排序,说排序算法 给你2D平面的两个线段,判断两个线段是否相交 写快速排序、写反转链表 给两个排序数组,升序的。一个大小为n,一个大小为m。从中找出第k小的数字。

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