對於RGB-D相機，視覺密集型下的SLAM算法（Dense Visual SLAM for RGB-D Cameras）

（1）密集型視覺下，實現RGB-D攝像機的SLAM，在本文中我們實現了對所有像素，最小化灰度和深度誤差，對比與稀疏基於特徵的方法，這使得我們能夠更好的利用圖片中的可用信息，獲得更高的位姿精確度（相機的運動信息）。此外,我們提出一個基於熵的相似度測量關鍵幀選擇和閉環檢測。對於所有的匹配，我們通過優化使用g2o建立了一幅圖。我們在廣泛公開的數據集的基礎上，評估我們的算法，發現在較低的場景文理和低結構下

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