ABSTRACT Visual-inertial SLAM-system uppnår mycket noggrann uppskattning av kamerans rörelse och 3D-representation av miljön. De flesta av de befintliga metoderna förlitar sig på punkter genom funktionsmatchning eller direkt bildjustering med hjälp av fotokonsistensbegränsningar. Prestandan för dessa metoder minskar vanligtvis vid låga texturerade miljöer. Dessutom är linjer mycket vanliga i konstgjorda miljöer och ger geometrisk strukturinformation om miljön. I detta papper ökar vi robustheten i visuellt-inertial SLAM-system för att hantera dessa situationer genom att använda både punkter och linjer. Vår metod, som implementeras baserat på ORB-SLAM2, gör kombinationen av punkter, linjer och IMU-mätningar på ett effektivt sätt genom att välja nyckelramar mycket noggrant och hantera de yttre linjerna effektivt. Kostnadsfunktionen för bunt justering bildas av punkt, linje reprojection fel, och IMU kvarstående fel. Vi härleder Jacobian matriser av linje reprojection fel med avseende på 3D endpoints av linjesegment och kamerarörelse. Loop stängning detektion bestäms av både punkt och linje funktioner med hjälp av säck-of-words strategi. Vår metod utvärderas på det offentliga EuRoc datasetet och jämförs med de senaste visuella-inertiella fusionsmetoderna. Experimentella resultat visar att vår metod uppnår den högsta noggrannheten på de flesta testsekvenser, särskilt i vissa utmanande situationer som låg textur och ljusskiftande miljöer. INDEX TERMS Visuell samtidig lokalisering och kartläggning, visuell-inertiell fusion, linjesegment funktioner, buntjustering.
Liu m.fl. REF använde både punkter och linjer för att öka robustheten i deras visuella-inertial SLAM-system.
Stereo Visual-Inertial SLAM With Points and Lines
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}