SLAM——后端（二）Bundle Adjustment

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Bundle Adjustment近些年在SLAM的研究中起到了非常重要的作用。Bundle Adjustment是将特征点与相机位姿一起作为优化变量，使得整体误差尽量变小。因为是非线性优化，不一定能找到全局最小值，因此对初始值的依赖比较大。另外，可以想象的到，BA需要计算的矩阵维度非常大，但是因为它特殊的结构，使得BA的计算简化了不少。

投影模型与BA代价函数

之前我们曾经介绍过投影模型以及畸变，现在我们重新复习下一个世界坐标系下的点$p$投影到照片上的过程。

  1. 将世界坐标系转换到相机坐标：

    P’ = Rp+t = [X’,Y’,Z’]^T

  2. 将$P’$投影到归一化平面，得到归一化坐标：

    P_c = [u_c,v_c,1]^T = [\frac{X’}{Z’},\frac{Y’}{Z’},1]

  3. 考虑径向畸变：

    \left\{ \begin{matrix} u’_c = u_c(1+k_1r_c^2 + k_2r_c^4)\\ v’_c = v_c(1+k_1r_c^2 + k_2r_c^4) \end{matrix} \right.

  4. 根据相机内参，得到像素坐标：

    \left\{ \begin{matrix} u_s = f_xu’_c + c_x\\ v_s = f_yv’_c+c_y \end{matrix} \right.

实际上，上面的一系列过程就是观测方程$z = h(x,y)$。具体地说，$x$指代的是此时相机的位姿，也就是$R,t$，对应的李代数为$\xi$。而$y$指的是路标，也就是三维点$p$，观测的数据是像素坐标$z = \triangleq [u_s,v_s]^T$。以最小二乘的角度考虑可以得到误差项：

e = z - h(\xi,p).

把其他时刻的观测量也考虑进来，设$z_{ij}$为位姿$\xi_i$下对$p_j$的观测数据，则整体代价函数为：

\frac{1}{2} \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n \Vert e_{ij}\Vert^2 = \frac{1}{2} \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n \Vert z_{ij} - h(\xi_i,p_j) \Vert^2.

求解上述问题，就相当于对位姿和路标同时做了调整，也就是所谓的Bundle Adjustment。

BA求解

很明显，BA问题不是一个简单的线性问题。我们把自变量定义为所有代优化的变量：

x = [\xi_1,\xi_2,…,\xi_m,p_1,…,p_n]^T

假如$\Delta x$是整体自变量的增量，则：

\frac{1}{2} \Vert f(x + \Delta x)\Vert^2 \approx \frac{1}{2} \sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^n \Vert e_{ij}+F_{ij}\Delta \xi_{i}+E_{ij}\Delta p_j \Vert^2.

上式中$F_{ij},E_{ij}$分别为误差项对相机位姿与路标的偏导数。我们在之前的内容（PnP）中也推导过它们的形式。现在，我们把相机位姿变量放在一起：

x_c = [\xi_1,…,\xi_m]^T \in \mathbb{R}^{6m},

同理，把空间点变量也放在一起：

x_p = [p_1,…,p_n]^T \in \mathbb{R}^{3n}

则增量误差可以写为：

\frac{1}{2} \Vert f(x + \Delta x)\Vert^2 \approx \frac 1 2 \Vert e+F\Delta x_c E \Delta x_p \Vert^2

上式由很多小型二次项和变成了一个整体的二范数，因此这里的雅科比矩阵$E,F$也是对整体变量的导数，它将是一个很大的矩阵，是由不同的$F_{ij},E_{ij}$拼接起来的。当然，由之前的非线性优化，我们可以使用高斯牛顿或者列文伯格——马夸尔特法来进行找到极小值，但是无论使用哪个都会面对增量线性方程：

H \Delta x = g

只不过在高斯牛顿中：

H = J^TJ

列文伯格中：

H = J^TJ+\lambda I

由于我们把变量归类成为了位姿和空间点两种，所以雅科比矩阵可以分块为：

J = [F,E]

如果使用高斯牛顿法，则：

H = J^TJ = \begin{bmatrix} F^TF & F^TE\\ E^TF & E^TE \end{bmatrix}.

由于考虑了所有的优化变量，这个矩阵维度是非常大的。不过这里的$H$矩阵是有一定的特殊结构的，我们可以用它来加速求解过程。

稀疏性和边缘化

实际上，BA这个概念很早就提出了，不过当时研究者认为上述$H$矩阵太大，计算量是不可能完成的任务，直到近十年发现$H$矩阵的稀疏性可以加速求解。

首先，我们来考虑这个问题，就是cost function对变量$\xi_i,p_j$的雅科比矩阵，实际上只有$e_{ij}$与它有关，也就是：

J_{ij}(x) = \left(0_{2\times 6},…,0_{2\times 6},\frac{\partial e_{ij} }{\partial \xi_i},…,0_{2\times 3},…,0_{2\times 3},…,\frac{\partial e_{ij} }{\partial p_j},0_{2\times 3},…,0_{2 \times 3}\right).

上式中$0_{2 \times 6}$表示$2\times 6$的零矩阵。该误差项对于相机姿态的偏导为$2\times 6$，对于路标点的偏导为$2 \times 3$（详情见PnP）。实际上这个很符合直觉，因为别的地方的误差项与当前的位姿和路标是无关的。

假如$J_{ij}$只在$i,j$处有非零块，它对于$H$的贡献为$J_{ij}^TJ_{ij}$。不难理解这个$J_{ij}^TJ_{ij}$也只有4个非0块，分别位于$(i,i),(i,j),(j,i),(j,j)$。而对于$H$：

H = \sum_{i,j}J_{ij}^TJ_{ij},

我们将$H$分块：

H = \begin{bmatrix} H_{11}&H_{12}\\ H_{21}&H_{22} \end{bmatrix}.

分块的依据是，$H_{11}$只和相机位姿有关，而$H_{22}$只和路标点有关。同时还有下面的事实成立：

  1. $H_{11}$是对角阵，只在$H_{ii}$处有非零块
  2. $H_{22}$也是对角阵，只在$H_{jj}$处有非零块
  3. 对于$H_{12}$或者$H_{21}$，它们是稠密还是稀疏是不确定的。

注意，上述对角阵针对的是分块矩阵，并不意味着是只有对角线元素非0。

这就显示了$H$矩阵的稀疏结构。一般情况下的$H$矩阵如图：

对于这种稀疏矩阵的求解，存在许多可以加速计算的方法，在这篇文章中会介绍一种叫做边缘化（marginalization）的方法。为了方便后面的说明，我们将矩阵分块为$B,E,E^T,C$四个块。如图：

因此，对应的线性方程组$H\Delta x = g$可以写成下面的形式：

\begin{bmatrix} B&E\\ E^T&C \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \Delta x_c\\ \Delta x_p \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} v\\ w \end{bmatrix}.

由于在实际中，往往路标的个数远远大于相机位姿的个数，因此实际中$C$的维度也比$B$要大很多。$B,C$都是对角矩阵，而$C$每个非零块维度为$3\times 3$。对角矩阵求逆难度远小于一般矩阵的难度，因此我们只需要对对角线矩阵块分别求逆即可。考虑到这个，我们对线性方程组进行高斯消元，目的是消去$E$：

\begin{bmatrix} I&-EC^{-1}\\ 0&I \end{bmatrix}\begin{bmatrix} B&E\\ E^T&C \end{bmatrix}\begin{bmatrix} \Delta x_c\\ \Delta x_p \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} I&-EC^{-1}\\ 0&I \end{bmatrix}\begin{bmatrix} v\\ w \end{bmatrix}.

整理可得：

\begin{bmatrix} B - EC^{-1}E^T & 0\\ E^T & C \end{bmatrix}\begin{bmatrix} \Delta x_c\\ \Delta x_p \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} v - EC^{-1}W\\ w \end{bmatrix}.

经过消元以后，方程第一行变成和$\Delta x_p$无关的项，拿出来可以得到：

\begin{equation} [B-EC^{-1}E^T]\Delta x_c = v - EC^{-1}w. \end{equation}

通过上述方程求解得到$\Delta x_c$，代入原方程求解得到$\Delta x_p$。这个过程被称为Marginalization，或者Schur消元。它的优势在于利用了对角块矩阵的逆更好求，加速了求解过程。

至于方程$(1)$，它的求解没有什么特殊的办法。我们记此方程稀疏为$S$矩阵，它的维度和$B$一致。$S$矩阵的稀疏性是不规则的，它的物理意义为，如果在S矩阵非对角线上存在非零矩阵块，那么意味着该处对应的两个相机位姿有共同观测的路标。因此$S$矩阵的稀疏性主要与实际场景相关。以上就是对于$H$矩阵稀疏结构的应用。

从概率的角度来说，我们将对于$(\Delta x_c,\Delta x_p)$的求解转化成了先求$\Delta x_c$再求$\Delta x_p$，相当于做了条件概率的展开：

P(x_c,x_p) = P(x_c)\cdot P(x_p\vert x_c).

因此相当于求了边缘分布，所以被称为边缘化。

Robust Kernel function

此外，我们在介绍一个鲁棒的核函数。因为我们在用二范数误差时候，假设的是特征点匹配都是正确的。而实际中，经常出现误匹配的现象。在优化时候，我们依然当成了正确的匹配，这时候为了满足这个错误项，就会朝着错误的方向去走了。其中一个原因是二范数的增长太快。因此研究者提出了一些比二范数增长更慢的核函数，用的最多的是Huber norm：

H(e) = \left \{\begin{matrix} \frac 1 2 e^2 & \vert e\vert \leq \sigma\\ \sigma(\vert e\vert - \frac{1}{2}\sigma) & \text{otherwise} \end{matrix} \right.

可以看到的是当误差大于某个阈值之后，函数增长变成了一次形式，同时还方便求导。相对于二范数度量，它有更好的鲁棒性。它的图像如下：