【转】SLAM 论文阅读和分类整理

需要时不时膜拜一下大神，激发一下原动力！！！

前言：以前读论文，都是靠脑子硬记，哪个实验室，谁，哪一年在什么会议上发了一篇关于什么的论文。当需要回溯的时候，每篇论文能给出个大概，不具体，找起来也麻烦，以后就在这个 List 里分类整理已经读过的论文。之前读的，以及后续的一些新的有意义的论文都会慢慢补充进来 (汗, 感觉会是一个非常长的 list)。

基础知识材料
2018年, joan sola 大神, A micro Lie theory for state estimation in robotics. 系统讲述李代数，非常棒。点击可以进他的主页，他写过非常多的笔记材料以及代码，ekf slam 工具箱啥的，各类笔记材料值得入门者反复读。科研也有非常棒的论文，TRO, IROS, ICRA 不胜枚举，我辈楷模。
2017年, joan sola 大神, Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter. 四元数和 error state ekf 系统百科全书，当初学 vio 就靠他入门。
2000年，book, 矩阵分析，Matrix Analysis and Applied Linear Algebra. 越到 SLAM 后期，数学基础知识越需要。这本书是研一那会老师上矩阵分析课的教材，非常非常棒，跟 MIT 那个有得一拼。再次看到这个书名，是在预积分的参考文献里，SVO 那个预积分用到矩阵零空间的基等一些性质就是引用的这本书。
VIO 系统
VIO 初始化和外参数标定
该部分主要是 VIO系统中初始参数的确定，如相机尺度，系统初始速度，重力方向，imu bias，甚至相机和 imu 之间的外参数等等。

首先是闭式求解的方法，三篇论文一脉相承，Martinelli 作为二作和一作。

2011 年 ICRA ，Closed-Form Solution for Absolute Scale Velocity Determination Combining Inertial Measurements and a Single Feature Correspondence. 闭式求解相机尺度，只需要三帧和一个特征点。
2014 年 IJCV，closed-form solution of visual-inertial structure from motion，也是闭式求解，但是求解过程中忽略了 gyro bias 和 acc bias 的影响，因此，该方法不太实用，在实际系统中也没被采用过（17年该作者作为二作的一篇RAL说的）。
2017 年 RAL，Simultaneous State Initialization and Gyroscope Bias Calibration in Visual Inertial Aided Navigation，作者对上篇论文所述方法受 bias 的影响进行了分析，发现 acc bias 对系统影响不那么大，但是 gyro bias 影响较大，所以在 14 年论文的基础上提出了加入了标定 gyro bias 的方法。
优化迭代求解的方法