DSO（Direct Sparse Odometry）是一种视觉里程计方法。在SLAM领域，DSO属于稀疏直接法，速度和精度超过了当时传统的特征点法。本文整理了网上一些关于DSO的资料，配合相关论文，可以对DSO做由浅入深地学习。

1. 整体介绍

（高翔）DSO详解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29177540

DSO整体上有个大概的了解，比较全面，且没有过多深入细节。 

2. 零空间与尺度漂移

3. 滑窗优化，边缘化与FEJ

介绍了滑窗中边缘化和FEJ相关问题，内容非常全，想深入研究可以参考最后列举的参考文献

知乎关于FEJ的讨论：https://www.zhihu.com/question/52869487/answer/132517493 

4. 光度误差求导

5. 其他

DSO代码简单的流程，说的很清楚了。 

DSO代码阅读：https://x007dwd.github.io/2017/02/28/dso-slam/

光度标定的基本内容，个人感觉直接去看文献也比较直观好理解 

参考文献

1. DSO论文：Direct Sparse Odometry

2. 光度标定论文：Online Photometric Calibration of Auto Exposure Video for RealtimeVisual Odometry and SLAM

3. 关键帧优化：Keyframe-Based Visual-Inertial SLAM Using Nonlinear Optimization

4. FEJ一致性，推荐一读：A First-Estimates Jacobian EKF for Improving SLAM Consistency

5. 关键帧与地图点边缘化：Decoupled, Consistent Node Removal and Edge Sparsification forGraph-based SLAM

6. 介绍了边缘化中先验信息转移，推荐一读：Sliding window filter with application to planetary landing


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