Guldstandardmetoden för tredimensionell rekonstruktion och kameralokalisering från en uppsättning bilder är känd för att vara Bundle Adjustment (BA). Även om BA i åratal betraktades som en kostsam metod begränsad till offline-domänen, blomstrade flera realtidsalgoritmer baserade på BA under det senaste årtiondet. Dessa algoritmer var dock begränsade till att utföra SLAM i små scener eller endast Visual Odometrie. I detta arbete byggde vi på utmärkta algoritmer från de senaste åren för att designa från grunden ett monokulärt SLAM-system som fungerar i realtid, i små och stora, inomhus- och utomhusmiljöer, med möjlighet till bred utgångsslinga stängning och omlokalisering, inklusive fullständig automatisk initiering. Vår överlevnad av den starkaste metoden att välja punkter och nyckelramar för återuppbyggnaden genererar en kompakt och spårbar karta som bara växer om scenens innehåll ändras, förbättra livslång drift. Vi presenterar en uttömmande utvärdering i 27 sekvenser från de mest populära dataset som uppnår oöverträffad prestanda med en typisk lokalisering noggrannhet från 0,2% till 1% av banan dimension i scener från ett skrivbord till flera stadsblock. Vi offentliggör ett ROS genomförande.
Mur-Artal m.fl. REF föreslog ett funktionsbaserat monokulärt ORB-SLAM-system, som valde poäng och nyckelramar för rekonstruktion och fick en utmärkt prestanda.
ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}