麻省理工大学开源数据集，格式为.g2o文件，包含2D Pose Graph Optimization与3D Pose Graph Optimization数据，可以使用ceres 示例程序pose_graph运行

4、闭环校正&全局位姿图优化 真真的 紧耦合 部分，而初始化的过程事实上是一个 松耦合。因为初始化过程中的状态量并没有放在最底层融合，而是各自做了位姿的计算，但是在后端优化的过程中，所有优化量都是在一起的。 特征检索 闭环检测 重定位 位姿图加入关键帧 4DOF位姿图优化 数据库管理 使用DBoW2词袋模型和BRIEF描述子检测闭环 当检测到闭环时，需要检索特征建立连接，本文仅建立含深度信息的前端提取的特征间的连接 当检测到闭环时，需将闭环帧与窗口内关键帧进行联合优化，加入闭环帧仅增加了视觉约束而没有增加IMU约束 当检测到闭环时，需当关键帧被边缘化时，将它加入位姿图，实际上为减少计算量每三个才加入一个 由于惯性视觉系统可以观测到绝对尺度、俯仰角和滚动角，累积漂移仅出现在位置xyz和偏航角4个自由度上。因此闭环后，需要进行4自由度而不是6或7自由度位姿图优化 当关键帧数量超过某个门限时，根据关键帧密度分布去掉一些密集的关键帧