這是我們 SLAM 組同事高洪臣寫的文章，感謝分享??????～

4. 重定位

4.1 Loop Detection

Vins-Mono 利用詞袋 DBoW2 做 Keyframe Database 的構建和查詢。在建立閉環檢測的資料庫時，關鍵幀的 Features 包括兩部分：VIO 部分的 200 個強角點 和 500個 Fast 角點，然後描述子使用 BRIEF (因為旋轉可觀，匹配過程中對旋轉有一定的適應性，所以不用使用ORB)。

Describe features by BRIEF

• Features that we use in the VIO (200, not enough for loop detection)
• Extract new FAST features (500, only use for loop detection)

Query Bag-of-Word (DBoW2)

• Return loop candidates

4.2 Feature Retrieval

在閉環檢測成功之後，會得到迴環候選幀，所以要在已知位姿的迴環候選幀和滑窗內的匹配幀通過 BRIEF 描述子匹配，然後把迴環幀加入到滑窗的優化當中，這時整個滑窗的狀態量的維度是不發生變化的，因為迴環幀的位姿是固定的。

• Try to retrieve matches for features (200) that are used in the VIO
• BRIEF descriptor match

Geometric check

• 2D-2D: fundamental matrix test with RANSAC
• 3D-3D: PnP test with RANSAC
• At least 30 inliers

4.3 Tightly-Coupled Relocalization

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