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点击下方 卡片 ，关注 「3D视觉工坊」 公众号 选择 星标 ，干货第一时间送达 0. 这篇文章干了啥？ 视觉同时定位与地图构建（vSLAM）因其成本与精度的良好平衡，在机器人导航中至关重要。与激光雷达SLAM相比，vSLAM利用更具成本效益和紧凑的传感器来实现精确定位，从而扩大了其潜在应用范围。此外，摄像头能够捕获更丰富、更详细的信息，这增强了其提供稳健定位的潜力。 尽管最近取得了进展，但当前的vSLAM系统仍难以应对恶劣的光照条件，这些问题可以归纳为两类。首先，由于光照的急剧变化或光线不足，特征检测和跟踪经常失败，严重影响估计轨迹的质量。其次，当视觉地图被重新用于重定位时，光照变化可能会显著降低成功率。在本文中，我们将第一个问题称为短期光照挑战，它影响两个时间上相邻帧之间的姿态估计；将第二个问题称为
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