3 具备大规模，大尺度，基于直接法的单目SLAM 基于直接法的大范围单目SLAM Large-Scale Direct Monocular SLAM

改动_Labby：大范围——>大尺度

We start by giving an overview of the complete algorithm in Sec. 3.1, and briefly introduce the representation for the global map in Sec. 3.2.

3.1小节，我们首先给出整个LSD-SLAM算法的概述，然后在3.2小节，我们简单介绍LSD-SLAM所用到的地图是如何表示地图的（数学模型）。

The three main components of the algorithm are then described in

Sec. 3.3 (tracking of new frames),

Sec. 3.4 (depth map estimation),

Sec. 3.5 (keyframe-to-keyframe tracking) and

finally Sec. 3.6 (map optimization).

LSD-SLAM算法的三个主要模块，将在如下小节进行详解：

• 3.3小节 新图像的跟踪 (具体来说，就是当有新的图像输入时，它与当前关键帧之间 $\mathfrak{se}(3)$ 的变换关系，译者额外添加备注)
• 3.4小节 深度图估计
• 3.5小节 关键帧之间的跟踪，（具体来说，计算关键帧之间的 $\mathfrak{sim}(3)$ ，译者额外添加备注）
• 3.6小节 地图优化