Abstract-This paper rapporterar en realtid monocular visuell samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) algoritm och resultat för dess tillämpning i området för autonoma undervattens fartyg skrov inspektion. Den föreslagna algoritmen övervinner några av de specifika utmaningar som är förknippade med undervattens visuell SLAM, nämligen begränsat synfält och funktionsfattiga regioner. Det gör det genom att utnyttja vår SLAM navigering innan i bild registrering pipeline och genom att vara selektiv om vilka bilder anses informativa när det gäller vår visuella SLAM karta. En ny online bag-of-words åtgärd för intra- och interimage salthalt införs och visas vara användbara för val av bildnyckel-ram, informations-gain-baserad länkhypotes, och nyhet upptäckt. Resultaten från tre verkliga skrovinspektionsexperiment utvärderar det övergripande tillvägagångssättet, inklusive en undersökning som omfattar en 3,4-h/2.7-km lång bana. Index Terms-Computer vision, informationsvinst, marin robotik, samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM), visuell styrka.
Nya studier i realtid visuell SLAM, såsom REF, ta itu med detta problem genom att noggrant välja informativa bilder i termer av den använda visuella SLAM karta och med hjälp av en påse-of-word åtgärd för att hjälpa i valet av nyckelram.
Real-Time Visual SLAM for Autonomous Underwater Hull Inspection Using Visual Saliency
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}