Vulkan实现Nanite风格的网格无缝LOD过渡
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很多人会好奇Factor Perception SDK与开源的RTAB-Map是什么关系？有什么区别？简单来说，RTAB-Map最开始就是一个Appearance-Based的SLAM后端，具有极强的回环检测能力和内存管理能力。直到2015年，RTAB-Map才加入了基础的Visual Odometry实现（这套实现其实非常适合新手学习，甚至比视觉SLAM十四讲更适合入门）。后来又陆续加入了对其它VIO和LIO框架的支持，变成了一套通用的SLAM库。RTAB-Map至今没有提供自己的VIO实现，只有VO，因为这套框架的关注点并不在前端。因此要基于RTAB-Map打造一套最强的SLAM解决方案，我们就要补上其前端的短板。如果在RTAB-Map现有的VO基础上加入对IMU的融合，会受限于祖传代码的构造，没法提供最好的实现。因此我们另起炉灶，开发了这套Factor-VIO。Factor Perception SDK包含了闭源的Factor-VIO前端及开源的RTAB-Map后端，这样我们就同时有了SOTA的前端和后端！我们为RTAB-Map做了很多贡献和改进，但很多新特性需要Factor-VIO的支持。大家可以在RTAB-Map的仓库中浏览这些新特性的代码和配置，但如果没有前端提供专用的数据，也只能看看代码，而无法使用（也不是完全不能用，但你要自己搞定那些配套的模型）。Factor-VIO整合了我们这几年在VSLAM方面的众多技术积累，具有极高的精度和鲁棒性。尤其是鲁棒性，我们认为已经逼近了硬件的理论极限。对于双目相机数据的使用，我们使用了一种特殊的非对称方案，像人类一样具有主视眼。静止时算法可以承受长时间的视觉完全遮挡和干扰。运动时可以承受左目（主视眼）短时间的完全遮挡，在非退化轨迹中可以承受右目长时间的完全遮挡。Factor-VIO提供200 Hz的高帧率里程计输出，而且几乎干掉了延迟，以满足更广泛的应用需要，包括高速场景、无人机、AR/VR等。另外对于机器人开发，大家一般需要机器人本体（base_link）的位姿和速度，而不是传感器（camera_frame或imu_frame）的位姿和速度。我们的SDK里提供了自动的坐标转换，只需在URDF中配置OAK相机的安装位置，就可直接提供base_link的位姿和速度（当然还包括协方差）。那怕不是固定安装（比如相机装在机械手上），只要TF是可以实时获取的，同样可以提供自动坐标转换。
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