怎么去处理视觉SLAM长期定位中的外观变化和轨迹漂移呢？
1. 这篇文章希望解决什么问题？
服务机器人、巡检机器人、自动驾驶车辆等slam应用，需要进行长时间的定位和导航，但是可能会遇到很多光照变化（甚至天气季节变化）、不同视角提取的不同特征、原先场景的目标已经移除等等很多的环境变化问题，如果处理不好的话很容易引发轨迹漂移甚至跟踪丢失。
作者认为，产生这种问题的关键在于，现有的视觉slam方法依赖于低级的特征描述子。这些特征描述子对环境变化不鲁棒，并导致地图尺寸过大，不利于机器人的长期部署。也有一些slam方案使用语义信息来辅助定位，但主要面向短期定位导航过程。
2. 具体原理是什么？
obvi-slam希望同时利用上述两种方法的优点，首先利用低级视觉特征来做高质量的短时vo。然后为了保证全局的长期一致性，构建一个不确定感知的持久目标的长期地图，并在每次部署后进行更新。
具体来说，obvi-slam实际是利用环境中静态物体的长期地图来做辅助定位，因为目标检测是对外观不敏感的，所以obvi-slam也就可以对环境变化有鲁棒性。同时每个语义目标都会计算不确定性，随时间推移进行更新。
3. 和其他sota方法对比如何？
obvi-slam在两个月内收集室外不同时间的16组数据，估计lifelong轨迹的稳定性，可以发现其他方案都不同程度的出现了很大的轨迹漂移。
oa-slam也是一种物体级slam，刚开始性能也很好，但是随着时间增加，定位精度明显降低。
地图文件的大小对比，可以发现obvi-slam比orb3的地图小很多，有利于机器人的实际落地。
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作者认为，产生这种问题的关键在于，现有的视觉slam方法依赖于低级的特征描述子。这些特征描述子对环境变化不鲁棒，并导致地图尺寸过大，不利于机器人的长期部署。也有一些slam方案使用语义信息来辅助定位，但主要面向短期定位导航过程。
2. 具体原理是什么？
obvi-slam希望同时利用上述两种方法的优点，首先利用低级视觉特征来做高质量的短时vo。然后为了保证全局的长期一致性，构建一个不确定感知的持久目标的长期地图，并在每次部署后进行更新。
具体来说，obvi-slam实际是利用环境中静态物体的长期地图来做辅助定位，因为目标检测是对外观不敏感的，所以obvi-slam也就可以对环境变化有鲁棒性。同时每个语义目标都会计算不确定性，随时间推移进行更新。
3. 和其他sota方法对比如何？
obvi-slam在两个月内收集室外不同时间的16组数据，估计lifelong轨迹的稳定性，可以发现其他方案都不同程度的出现了很大的轨迹漂移。
oa-slam也是一种物体级slam，刚开始性能也很好，但是随着时间增加，定位精度明显降低。
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