3.6 地图优化 Map optimization

The map, consisting of a set of keyframes and tracked $\mathfrak{sim}(3)$-constraints, is continuously optimized in the background using pose graph optimization [18].

地图是由关键帧（作为节点）和帧间$\mathfrak{sim}(3)$约束关系（相连接构成的边）组成，并且持续在（SLAM）后端通过姿态图优化进行修正。

The error function that is minimized is – in accordance with the left-multiplication convention from Sec. 2.2 – defined by ($W$ defining the world frame)

误差函数使用左乘规则（参见2.2小节），进行最小化（优化），这个误差函数定义如下：见公式21.（ $W$ 定义为世界坐标系）：

image copy right belongs to engel14eccv paper， 图像摘录自 engel14eccv论文

Fig. 7: Loop closure for a long and challenging outdoor trajectory (after the loop closure on the left, before on the right).

图示7：（顶部）显示的是难度较大的室外长距离SLAM（大）闭环（相机）轨迹示图（其中左边是闭环之后的图示，右边是闭环之前的图示）。

Also shown are three selected close-ups of the generated pointcloud, and semi-dense depth maps for selected keyframes.

（中间）显示的是三个（不同区域的半稠密）局部点云地图特写，以及（底部是对应的）逆深度在关键帧图像上的显示。