在 SLAM（同步定位与地图构建）中，逆深度 是指深度的倒数。深度表示从相机到物体的距离，而逆深度则是这个距离的倒数，即：
\[\text{逆深度} = \frac{1}{\text{深度}} \]逆深度的概念
- 深度：在计算机视觉中，深度通常是指从摄像头或传感器到某个物体表面的距离，即点的三维坐标中的 (Z) 轴距离。
- 逆深度：逆深度是深度的倒数，即用距离的倒数来表示三维空间中的点。在某些 SLAM 算法中（如基于稀疏视觉的 SLAM 系统），为了更方便处理深度的不确定性或对深度进行线性化，使用了逆深度。
为什么使用逆深度？
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线性化方便：深度随着距离的增加呈非线性变化，尤其是在远距离的情况下，微小的深度变化对视觉影响较小。而逆深度是线性变化的，使用逆深度可以让一些非线性问题变得更加线性化，从而更容易优化和处理。
例如，在近距离时，深度的变化较快，而远距离时，深度变化变慢。但逆深度在远距离时的变化依然很小，这对于优化算法更具稳定性。
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避免深度趋近于无穷：在计算过程中，远距离物体的深度可能接近无穷大。在这种情况下，直接优化深度会变得困难，因为无穷大是一个不可处理的值。而逆深度可以将无穷远的点映射为 0，这样在数值计算上更加稳定。
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更稳定的初始化：SLAM 初始化时，物体深度可能未知或非常不确定。逆深度的表示方式让 SLAM 系统能够以较小的初始逆深度值开始估计，然后逐步优化得到真实的深度。
应用场景
逆深度主要用于单目 SLAM 系统。在单目 SLAM 中，初始的三维结构是通过运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）来推断的，但深度（或者说距离）是尺度不定的，即无法直接从单个视角确定物体的距离。使用逆深度表示空间中的点，能够更方便地在随后的优化过程中逐步调整和推定深度。
例如：
- ORB-SLAM 和 LSD-SLAM 等单目 SLAM 系统中，逆深度被用来表示场景中的稀疏点或密集深度图中的深度信息。
总结
逆深度是深度的倒数，能够线性化远距离的变化，避免深度为无穷的问题，在优化和初始化过程中更具数值稳定性。它在单目视觉 SLAM 中被广泛应用，用来方便处理三维点的深度估计问题。
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