Abstract-I detta papper föreslår vi en tät visuell SLAM-metod för RGB-D-kameror som minimerar både det fotometriska och djupfelet över alla pixlar. I motsats till glesa, funktionsbaserade metoder, gör detta att vi bättre kan utnyttja den tillgängliga informationen i bilddata som leder till högre pose noggrannhet. Dessutom föreslår vi en entropibaserad likhetsåtgärd för val av nyckelram och lokalisering av slingor. Från alla lyckade matcher bygger vi upp en graf som vi optimerar med hjälp av g2o-ramverket. Vi utvärderade vår strategi i stor utsträckning på offentligt tillgängliga referensdataset, och fann att det fungerar bra i scener med låg textur samt låg struktur. I direkt jämförelse med flera toppmoderna metoder ger vår strategi ett betydligt lägre kursfel. Vi släpper vår programvara som öppen källkod.
I REF används det fotometriska och djupfelet över alla pixlar för att minska skattningsfelet i RGB-D-systemet.
Dense visual SLAM for RGB-D cameras
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}