SLAM基础- 题目：outlier+鲁棒核、RANSAC
在VSLAM中，我们假定给出的对应集{x-x'},然后去计算相机的运动估计，但是由于噪声的影响，错误的匹配导致很差的估算效果采用2种方法减少这个错误匹配影响，选择那些正确的匹配进行估计（RANSAC）和降低那些错误匹配的权重（鲁棒核函数）两者区别是： RANSAC方法进行模型估计，实际上分了两步，首先选出局内点，然后再进行一步优化。鲁棒核函数只需要一步，直接优化求解模型参数，通过降
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