SLAM光流法将视差作为关键帧选取的判断条件会出现大量冗余。如何解决

要解决SLAM光流法中视差作为关键帧选取的冗余问题，可以考虑以下方法：

1. 多传感器融合：将光流法与其他传感器（如惯性测量单元、激光雷达等）的数据进行融合，综合利用多种传感器的信息来判断关键帧，减少冗余。

2. 动态关键帧选取：根据场景的动态性，只选取那些具有明显运动的帧作为关键帧，而忽略那些视差变化较小的帧，从而减少冗余。

3. 基于地图的关键帧选取：利用地图信息来指导关键帧的选取，例如在SLAM过程中建立地图并更新地图，根据地图的稠密程度和几何结构等信息来判断关键帧，减少冗余。

4. 优化算法：使用更高效的优化算法，例如非线性优化算法（如高斯牛顿法、Levenberg-Marquardt法等），可以更好地处理视差信息，减少冗余。

5. 自适应关键帧选取：根据系统的实时性能和计算资源的限制，动态调整关键帧的选取策略，从而在保证SLAM性能的同时减少冗余。

综上所述，通过多传感器融合、动态关键帧选取、基于地图的关键帧选取、优化算法和自适应关键帧选取等方法，可以有效解决SLAM光流法中视差作为关键帧选取的冗余问题。