逆深度（Inverse depth）是 深度的倒数，用于描述三维空间中点的一种参数化表示方法。在同步定位与地图构建（SLAM）中，逆深度被广泛应用，因为它具有以下特点：

优化变量少：

逆深度模型减少了需要优化的参数数量，从而提高了计算效率。

能表达非常远的点：

传统的高斯分布模型在描述非常远的点时存在局限性，而逆深度模型可以更好地表示这些点。

分布近似高斯分布：

尽管逆深度本身不是高斯分布，但它可以用于近似高斯分布的参数化表示，这在一些SLAM应用中是有效的。

逆深度在极线搜索和块匹配中特别有用，因为它允许模型处理距离非常远甚至无穷远的点，这在室外场景中尤为重要。此外，逆深度还可以简化Bundle Adjustment中的参数空间，减少高维度和非线性优化问题。

总的来说，逆深度是一种在SLAM中广泛使用的参数化技巧，通过使用深度的倒数来表示三维空间中的点，从而优化计算过程并提高地图构建的准确性。