我在阅读ORB-SLAM（https://arxiv.org/pdf/1502.00956.pdf）论文时被介绍给SLAM。从那以后，我想从头开始构建我的SLAM系统，以构建自动驾驶车辆/无人机。
ORB-SLAM论文针对其重构算法指出了一些论文/书（多视图几何，Fabregas的其他一些论文以从单应矩阵复习运动）。所以我用这些资源来构建我的重建管道。
我已经能够重建一些简单的图像。但是我对重建的质量非常不满意（下面提供了示例）。我的重建流程如下：特征匹配，基本矩阵估计，运动恢复，三角剖分。我很确定Triangulation / Feature Matching可以正常工作（使用测试数据集进行测试）。我很直觉这是RANSAC基本矩阵拟合的问题，因为它给出的结果非常不一致，并且还会选择不代表整个场景的点来拟合F矩阵。
是否有我想纠正这些问题的东西？我一直在考虑定义损失函数，以便RANSAC选择分布良好的点，但是我想知道是否存在一些解决我所遇到问题的方法。我将不胜感激，对此我将不胜感激。 SLAM真的很难吗？
https://ibb.co/JkhvsjQ（根据图1重构的点）