参考资料:
[1]极品巧克力:https://www.cnblogs.com/ilekoaiq/p/8836970.html
process线程 流程包含:IMU预积分->检查视差判断帧是否是关键帧,为边缘做准备->是否需要计算相机外参->初始化(初始化成功就不会进入)->后端优化(初始化成功就会进入)
//image是一帧图像的特征点(归一化坐标)集合,键是帧号,值是相机id和归一化坐标
estimator.processImage(image, img_msg->header);
//用于判断是否是关键帧,以此来选择边缘化的方式
f_manager.addFeatureCheckParallax(frame_count, image)
//进入SLAM后端优化阶段,调用optimization()
solveOdometry();
//实际滑动窗口的时候,如果第二个最新帧是关键帧的话,那么这个关键帧会留在滑动窗口中,时间最长的一帧和其测量值就会被边缘化掉
//如果第二个最新帧不是关键帧的话,那么把这一帧的视觉测量丢弃掉,而保留IMU测量在滑动窗口中,这样会保证系统的稀疏性.
void Estimator::slideWindow()
