RTAB-Map 数据库
RTAB-Map 并不是只存“地图点”，它存的是一个完整的图优化 SLAM 结构，主要包括：
🔹 节点（Nodes）
每一帧关键数据：
- RGB / Depth 图像（可选压缩存储）
- 特征点（SURF/SIFT/ORB）
- IMU（如果有）
- 位姿（初始估计）
🔹 边（Edges）
节点之间的约束关系：
- odometry constraint（里程计）
- loop closure（回环）
- ICP / visual matching
🔹 地图数据
- 2D occupancy grid（如果用2D模式）
- 3D point cloud（可选）
- compressed data / raw data
🔹 回环检测信息
- BoW（Bag of Words）
- feature database
- visual words index
RTAB-Map 本质不是“建图算法”，而是：📌 “图优化 + 回环检测 + 数据库存储系统”
RTAB-Map 使用 SQLite 的主要缺点
1️⃣ 写入瓶颈（最致命）
2️⃣ BLOB（图像/点云）导致 IO 压力大
3️⃣ 内存 & Cache 抖动明显
4️⃣ 不适合高频传感器流
5️⃣ 并发能力弱（单进程瓶颈）
6️⃣ 大地图扩展性一般
7️⃣ 崩溃恢复成本高
8️⃣ 不适合“实时多机器人共享地图”
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