Abstract-Under de senaste åren har det varit utmärkta resultat i Visual-Inertial Odometrie tekniker, som syftar till att beräkna inkrementell rörelse av sensorn med hög noggrannhet och robusthet. Men dessa metoder saknar förmågan att stänga loopar, och bana uppskattning ackumulerar drift även om sensorn ständigt återbesöker samma plats. I detta arbete presenterar vi en ny tätt kopplad Visual-Inertial Simultanous Localization och Mapping system som kan stänga slingor och återanvända sin karta för att uppnå noll-drift lokalisering i redan kartlagda områden. Medan vårt tillvägagångssätt kan tillämpas på alla kamerakonfigurationer, behandlar vi här det mest allmänna problemet med en monokulär kamera, med dess välkända skalan tvetydighet. Vi föreslår också en ny IMU initieringsmetod, som beräknar skalan, gravitationsriktningen, hastigheten och gyroskop och accelerometrar, på några sekunder med hög noggrannhet. Vi testar vårt system i 11 sekvenser av en ny mikro-aerial fordon offentliga dataset som uppnår en typisk skalfaktor fel på 1% och centimeter precision. Vi jämför med state-of-the-art i visuell-inertiell odometri i sekvenser med återbesök, visar bättre noggrannhet av vår metod på grund av kartan återanvändning och ingen drift ackumulation.
VI ORB-SLAM REF presenterade därför ett monokulärt visuellt-inertiellt SLAM-system i realtid, som kan stänga slingan och återanvända den tidigare konstruerade 3D-kartan.
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}