Abstract-Vi föreslår en ny realtidsalgoritm för att uppskatta den lokala skalan korrigering av ett monokulärt SLAM-system, för att få en korrekt skalad version av 3D-kartan och kamerabanan. Inom en Bayesiansk ram integrerar den observationer från en djuplärande baserad allmän objektdetektor och landmärken från kartan vars projektion ligger inom en detektionsregion, för att producera skalkorrigeringsuppskattningar från en enda ram. För varje observation används en tidigare fördelning på höjden av den detekterade objektklassen för att fastställa observationens sannolikhet. På grund av skalan drift inneboende i monokulära SLAM-system, vi införlivar också en grov modell på dynamiken i skalan drift. Kvantitativa utvärderingar presenteras på KITI-datauppsättningen och jämförs med olika tillvägagångssätt. Resultaten visar en överlägsen prestanda av vårt förslag när det gäller relativa översättningsfel jämfört med andra monokulära system baserade på objektdetektering.
Arbetet i REF säkrar enstaka upptäckter från en allmän objektdetektor inom en Bayesiansk ram.
Bayesian Scale Estimation for Monocular SLAM Based on Generic Object Detection for Correcting Scale Drift
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}