Samtidigt Localization och Mapping med RGB-D kameror har varit ett bördigt forskningsämne under det senaste årtiondet, på grund av lämpligheten av sådana sensorer för inomhusrobotar. I detta dokument föreslår vi en direkt RGB-D SLAM-algoritm med toppmodern noggrannhet och robusthet till en lägre kostnad. Våra experiment i RGB-D TUM dataset [34] visar effektivt en bättre noggrannhet och robusthet i CPU i realtid än direkta RGB-D SLAM-system som använder GPU. De viktigaste beståndsdelarna i vår strategi är huvudsakligen två. För det första, kombinationen av en semi-dense fotometrisk och tät geometrisk fel för pose spårning (se figur 1 ), som vi visar att vara det mest exakta alternativet. Och för det andra, en modell av multi-view begränsningar och deras fel i kartläggning och spårning trådar, som lägger till extra information över andra metoder. Vi släpper det open-source genomförandet av vår strategi 1. Läsaren hänvisas till en video med våra resultat 2 för en mer illustrativ visualisering av dess prestanda.
RGBDTAM REF använder en kombination av både semi-dense fotometriska och täta geometriska fel för pose uppskattning.
RGBDTAM: A cost-effective and accurate RGB-D tracking and mapping system
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}