RootSLAM：平方根BA视觉惯性SLAM，速度最高快20倍

Tomas Santucci 等作者提出 RootSLAM，一个基于 Basalt 构建的多相机视觉惯性 SLAM 系统，作者称其精度与最先进方法相当，运行速度最高快 20 倍，可用于资源受限环境下的感知系统部署。 该工作把结构从运动中的平方根 bundle adjustment 形式改造到多相机视觉惯性 SLAM 场景，并通过对系统位姿图的重构让全局优化器以单精度浮点运行，作者称性能因此翻倍。作者表示其新实现（含地图管理与回环检测模块、位姿图优化器、全局建图组件）将开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。