視覺里程計（Visual Odometry, VO）學習思路總結

• 視覺里程計（VO）是通過攝像頭捕獲的圖像序列估計相機運動軌跡的技術，廣泛應用于機器人、自動駕駛和增強現實等領域。以下是一個系統的學習路徑，涵蓋基礎理論、核心算法、工具及實踐建議：

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一、基礎理論與數學準備

1. 核心數學工具：

   • 線性代數：矩陣運算（旋轉矩陣、變換矩陣）、奇異值分解（SVD）、最小二乘法。
   • 幾何學：歐氏變換（旋轉、平移）、對極幾何、單應矩陣。
   • 優化方法：非線性最小二乘（如高斯-牛頓法、Levenberg-Marquardt算法）、Bundle Adjustment（BA）。
   • 概率論：協方差矩陣、卡爾曼濾波（KF/EKF）、貝葉斯估計。

2. 計算機視覺基礎：