incslam++是3dv 2017最佳**，原始檔**
incslam++有兩個創新點：
如果delta更新是稀疏的，則採用增量式schur補來求解非線性最小二乘問題，即增量式ba問題，會縮短計算時間。
求解不同關鍵幀之間的位姿和每幀上的點即求解增量式ba（解不是全域性的），就是求解如下非線性最小二乘問題
在每次迭代時，在初始點附近利用泰勒展開進行線性化，得到如下最小二乘問題
在使用最小二乘求解過程中將相機位姿和路標點分離，則ls求解的系統矩陣和右邊為
增量式schur補變為
則
如果所有的變數都更新的話，p和deltap-1就有同樣的秩，這時問題就退化到批處理了，但是如果沒有更新所有變數，當前的方法就有加速作用。
文章分析了為甚麼增量式schur補有稀疏計算的優越性。
可以使邊緣協方差（marginal covariance）計算和nls的計算時間在乙個數量級上。
系統矩陣的逆就是協方差。這裡採用woodbury formula 求得了協方差，將schur補的求逆改為schur補的迭代。
文章強調了所提方法的優越性在於更新的稀疏性，當變數更新小於50%時候，計算代價更小。文章還採用了損失函式來削弱外點的影響。在與g2o slam++ ceres作對比的時候，g2o與slam++均採用lm solver，incslam++與ceres均採用dogleg演算法。效果對比
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