Planära funktioner i filterbaserade Visual SLAM-system kräver ett initieringssteg som fördröjer deras användning inom ramen för uppskattningen. I detta skede, yta och pose initieras antingen genom att använda en redan genererad karta över punktfunktioner [2, 3] eller genom att använda visuella ledtrådar från ramar [4]. Denna fördröjning är otillfredsställande speciellt i scenarier där kameran rör sig snabbt så att visuella funktioner observeras under en mycket begränsad period. I detta dokument presenterar vi en enhetlig strategi för kartläggning där punkter och plan initieras vid sidan av varandra inom samma ram. Den bästa strukturen framträder enligt vad kameran observerar, vilket förhindrar fördröjd initiering för plana funktioner. För att göra detta använder vi en liknande parameterisering som den som används för plana funktioner i [3, 4]. Den Inverse Depth Planar Parameterization (IDPP), som vi kallar det, används för att representera både plan och punkter. Detta IDPP kombineras också med en punktbaserad mätmodell där planarrestriktionen införs. Den senare gör det möjligt för oss att uppskatta och odla en planar struktur om det är lämpligt, eller att uppskatta en 3-D-punkt om visuella mätningar inte stöder begränsningen. IDPP innehåller tre huvudkomponenter: (1) En referenskamera (RC); (2) djupet w.r.t. RC för en frö 3-D-punkt på planet; (3) planets normala.  Uppskattning av tillväxtpunkten med hjälp av plankorsningen Figur 1: Ofördröjd intialisering av planet med hjälp av den föreslagna ramen. Figur 1 visar den implicita initieringsprocessen för en planarfunktion med början som en enda punkt, fröpunkten, som kommer att utvecklas till en planarstruktur. Inledningsvis är fröpunktens djup och det normala ganska osäkert, bild. 1a. Vad är det som händer? Efter den första korrigeringen innehåller planet en enda punkt vars mätning bidrar till att minska djuposäkerheten, bild. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. För nästa steg ökar systemet planet genom att slumpmässigt välja två framträdande punkter på nyckelramen (KF) som är fäst vid RC, bild. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. De valda pixlarna producerar strålar till oändligheten skär planet uppskattningen, vilket ger 3D-punkter och deras motsvarande osäkerheter. Planet innehåller därför tre 3D-punkter som kan mätas för att effektivt korrigera den aktuella kamerans position, RC, planets djup och normalitet som visas i figuren. 1d. Vad är det? Samma process genomförs igen som Fig. 1e-f illustrerar, visar också ett fall där en framträdande punkt som valts från KF inte uppfyller planens begränsning. För att utföra observationen utförs en mallmatchningsprocess som för konventionell punktbaserad kartläggning. Individuella 3D-punkter inom den planara funktionen representeras av mallar på 11x11 pixlar som extraheras från KF. Varje mall förvrängs enligt den plana uppskattningen vilket ger vy invarians. Dessutom karakteriseras en delmängd av de 3D-punkter som hör samman med planet med rumsliga gradientdeskriptorer som i [1] för att återhämta sig från spårningsfel. Denna hybridrepresentation möjliggör därför snabb kameraspårning och robust kameraomlokalisering. Det föreslagna ramverket har testats i flera inomhus- och utomhusscenarier där kameran utför snabba rörelser och alltid pekar framåt. Experimenten visar fördelarna med metoden när det gäller ofördröjlig initiering av planarfunktioner längs med konventionell initiering och effektiv statlig representation. I själva verket gjorde den senare det möjligt att kartlägga större områden med ett enda filter under realtidsdrift. Figur 2a visar en jämförelse av antalet punkter och den tillståndsstorlek som genereras för en inomhussekvens avbildad i bild. 3 för vårt tillvägagångssätt och den standardpunktbaserade kartläggningen. En schematisk plan över korridoren visas i bild. 2b där den slutliga kartan och kamerabanan (i grönt) är överlagda. Figur 4 visar ett utomhusexperiment där kameran rör sig ca. 230 meter. Detta experiment illustrerar den betydande graden av besparingar eftersom scenens planaritet utnyttjas för att producera tätare scenrepresentation inom en mer kompakt tillståndsstorlek, vilket möjliggör realtidsdrift även när ett enda filter användes. Den slutliga kartan och kamerabanan är överlagda på en flygbild i samma figur.
Martinez m.fl. REF föreslog en monokulär SLAM-algoritm som förenar uppskattningen av punkt- och planfunktioner.
Unifying Planar and Point Mapping in Monocular SLAM
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}