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扩展卡尔曼滤波SLAM
一种基于扩展卡尔曼滤波的概率方法，用于联合估计机器人姿态和环境地标的位置。EKF-SLAM维护一个完整的协方差矩阵，捕捉地图中所有元素之间的相关性。
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PTAM（并行跟踪与建图）
实时视觉SLAM的先驱，它将快速跟踪和较慢的建图明确地分离到两个并行线程中。这种架构通过在标准硬件上实现实时性能，影响了许多现代SLAM系统。
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关键帧选择
一种确定哪些图像或扫描应保留在SLAM地图中以确保有效环境表示的策略。良好的关键帧选择平衡了空间覆盖率和系统的计算复杂度。
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稠密SLAM
一种SLAM方法，旨在重建环境的稠密地图，而不是稀疏的地标，利用所有可用像素进行建模。DTAM或KinectFusion等稠密方法会产生详细的3D模型，但需要更多的计算资源。
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场景识别
SLAM系统识别先前访问过的地点（场景）的能力，使用环境的全局描述符，如FAB-MAP或VLAD。对于回环检测和构建一致的多会话地图至关重要。
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直接法SLAM
一种直接在像素强度上操作而无需显式特征提取的SLAM方法，如LSD-SLAM或DSO。这种方法可以更好地处理纹理较少的表面，并在姿态估计中提供亚像素精度。
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因子图
SLAM问题的数学表示，将其建模为一个二分图，其中姿态变量在测量因子约束下进行优化。这种表述方式能够灵活有效地建模不同类型的传感器和几何约束。
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半直接法SLAM
一种结合了直接法和基于特征法优点的混合方法，如SVO（半直接法视觉里程计）。它利用特征来提高鲁棒性，同时利用光度信息来提高精度。
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多会话SLAM
传统SLAM的扩展，允许融合在不同会话中获得的地图，实现协作式或时间分布式建图。需要先进的地图对齐和融合策略来保持一致性。
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