SLAM基礎- 題目：outlier+魯棒核、RANSAC
在VSLAM中，我們假定給出的對應集{x-x'},然後去計算相機的運動估計，但是由於噪聲的影響，錯誤的匹配導致很差的估算效果採用2種方法減少這個錯誤匹配影響，選擇那些正確的匹配進行估計（RANSAC）和降低那些錯誤匹配的權重（魯棒核函數）兩者區別是： RANSAC方法進行模型估計，實際上分了兩步，首先選出局內點，然後再進行一步優化。魯棒核函數只需要一步，直接優化求解模型參數，通過降
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