直接法视觉里程计是通过分析连续图像间的像素强度变化来估计相机运动和场景结构的一种技术，广泛应用于自主导航与机器人定位。
直接法视觉里程计是一种解决传统特征点方法在视觉定位中的问题的技术。传统的特征点方法计算关键点和描述子耗时较长，并且容易忽略大量图像信息，在纹理稀疏或无纹理区域，匹配点的数量减少会影响相机运动的估计精度。相比之下，直接法则简化了这一流程，不依赖于特征点的描述符计算，而是利用图像像素级别的灰度变化来估计相机的运动。
直接法的核心思想基于光流理论——即图像中像素在连续两帧间的相对移动情况。这种方法不需要精确匹配特征点，通过比较连续两帧间对应位置亮度的变化来推断出相机的平移和旋转信息。具体来说，直接法则通过最小化所谓“光度误差”（即像素亮度变化）来求解相机运动参数。由于省略了特征检测、描述与匹配步骤，这种方法在实时系统中更具有优势。
为了实现这一目标，通常会进行以下操作：
1. **初始化**：利用初始估计或上一帧的位姿信息设置当前帧的初步姿态。
2. **光流估算**：计算当前帧每个像素相对于前一帧的位置变化情况。
3. **光度误差评估**：比较连续两帧中对应位置像素亮度的变化，建立相应的误差函数。
4. **参数优化**：通过非线性优化技术（如梯度下降法）最小化上述的光度误差，并据此更新相机姿态估计值。
5. **稳定性验证**：确保计算结果稳定且合理，避免过度估计运动量。
相比特征点方法，在处理快速移动、低光照或纹理单一场景时，直接法则具有明显优势。然而其精度可能受到光线变化、动态物体及纯色区域的影响。为了提高鲁棒性，常常结合其他技术如深度信息引入和滤波器平滑等手段来增强性能。
总之，直接法视觉里程计是视觉SLAM领域中的重要进展之一，通过简化特征点匹配过程提高了实时操作能力，并适用于各种复杂环境条件下的应用需求。尽管存在一定的局限性和挑战性，但随着计算能力和优化技术的进步与发展，在实际场景中正发挥着越来越关键的作用。
5星
