Abstract-Recent arbete har visat att den probabilistiska SLAM metod för explicit osäkerhet förökning kan lyckas tillåta repeterbar 3D realtid lokalisering och kartläggning även i "ren vision" domän av en enda smidig kamera utan någon extra avkänning. En fråga som har orsakat svårigheter i monokulära SLAM är dock initiering av funktioner, eftersom information från flera bilder som förvärvats under rörelse måste kombineras för att uppnå exakta djup uppskattningar. Detta har lett algoritmer att avvika från önskvärd Gaussian osäkerhet representation av EKF och relaterade probabilistiska filter under speciella initialisering steg. I detta dokument presenterar vi en ny enhetlig parametrisering för punktfunktioner inom monokulära SLAM som möjliggör effektiv och korrekt representation av osäkerhet under ofördröjd initiering och utanför, allt inom standard EKF (Extended Kalman Filter). Nyckelbegreppet är direkt parametrisering av omvänt djup, där det finns en hög grad av linjäritet. Viktigt, vår parametrisering kan hantera funktioner som är så långt från kameran att de presenterar lite parallax under rörelse, upprätthålla tillräcklig representativ osäkerhet att dessa punkter behåller möjligheten att "komma in" från oändligheten om kameran gör större rörelser. Vi demonstrerar parametriseringen med hjälp av verkliga bildsekvenser av storskaliga inomhus- och utomhusscener.
Observera att omvänt djup representation för landmärken REF skulle ha tillåtit en ofördröjd initiering av landmärken.
Unified inverse depth parametrization for monocular SLAM
{'venue': 'in Proceedings of Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}