Abstract-Robust och noggrann visuell-inertiell uppskattning är avgörande för många av dagens utmaningar inom robotik. Att kunna lokalisera mot en tidigare karta och få exakt och driftfri pose uppskattningar kan driva tillämpligheten av sådana system ännu mer. De flesta av de idag tillgängliga lösningarna fokuserar dock antingen på en enda session användning-fall, saknar lokalisering kapacitet eller en end-to-end pipeline. Vi tror att endast ett komplett system, som kombinerar toppmoderna algoritmer, skalbara flersessionsmappningsverktyg och ett flexibelt användargränssnitt, kan bli en effektiv forskningsplattform. Vi presenterar därför maplab, en öppen, forskningsorienterad visuell-inertiell kartläggningsram för bearbetning och manipulering av flersessionskartor, skriven i C++. Å ena sidan kan maplab ses som en klar att använda visuell-inertial kartläggning och lokaliseringssystem. Å andra sidan förser Maplab forskarsamhället med en samling flersessionsmappningsverktyg som inkluderar kartsammanslagning, visuell-inertiell batchoptimering och slinga stängning. Dessutom innehåller det en online frontend som kan skapa visuella-inertial kartor och även spåra en global drift-fri pose inom en lokalisering karta. I detta dokument presenterar vi systemarkitekturen, fem användningsfall och utvärderingar av systemet på offentliga dataset. Maplabs källkod är fritt tillgänglig för robotforskningen.
I REF, Schneider et al. introducerade maplab 1, ett forskningsorienterat visuell-inertiell kartläggnings- och lokaliseringsramverk.
maplab: An Open Framework for Research in Visual-inertial Mapping and Localization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}