1樓：Will
大神講得很好，感謝高博。我增加了一些通俗的理解。
covisibility graph : 變種pose-pose圖，頂點還是pose，只是邊增加了權重，由於時間距離較近的的幀間可能具有較多共識的空間點，將共同觀測到的空間點的數量用乙個數值來表示其共識性的大小作為權重，這個權重越小，則兩幀間共同觀測的點就越少，相似性就越少，我的理解是運動相應就大一些，用這些間隔最遠的pose（權重最小）連起來（最小生成樹也就是spannig tree），會使得整體做pose graph優化的時候pose最小，計算量最小。所以用這個圖的好處就是既可以做local BA，也可以通過最小生成樹來進行整體優化。
2樓：小春
ORB屎萊姆中的Covisibility Graph是乙個無向圖模型，頂點表示關鍵幀，頂點之間邊的權值表示兩個關鍵幀觀測到的地圖點的個數。邊的權值大小能夠反映關鍵幀之間檢視的相似程度
3樓：hitcm
ORB-SLAM是單目SLAM領域的集大成者。每篇參考文獻都值得好好讀讀，不光是理論推導問題，更多的是在實際應用中遇到的很多具體問題。
文章[ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System]簡單介紹了這幾個名詞，但是這些概念並不是
Mur-Artal最先提出的。有啥不明白的，看看作者引用的那些參考文獻就可以更加深入地挖坑。
言歸正傳，題主上面的幾個問題都可以在Strasdat在ICCV2011的文章[Double
Window Optimisation for Constant Time Visual SLAM]中找到答案。
1、Covisibility
Graph是乙個無向有權圖(graph),這個概念最早來自2010的文章[Closing Loops Without Places]。
簡單來說，每個node就是關鍵幀，edge的權重就是兩個關鍵幀找到足夠多的相同的 3d 點的數目。
2、為了在優化階段減小計算量，作者提出了Essential Graph的概念，這個能夠連線所有的node，但是edge會減少很多。可以認為是Covisibity
Graph的最小生成樹（MST）。這個概念同樣來自於Strasdat在ICCV2011的文章[Double Window Optimisation for Constant Time Visual SLAM]
以上。如果理解錯誤的話，大神記得提醒我啊
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