Abstract-State of the art visuella SLAM-system har nyligen presenterats som är kapabla till exakt, storskalig och realtid prestanda, men de flesta av dessa kräver stereoseende. Viktiga användningsområden i robotik och bortom öppen upp om liknande prestanda kan visas med monokulära visioner, eftersom en enda kamera alltid kommer att vara billigare, mer kompakt och lättare att kalibrera än en multi-camera rigg. Med hög kvalitet uppskattning, en enda kamera som rör sig genom en statisk scen naturligtvis effektivt ger sin egen stereo geometri via ramar fördelade över tiden. Ett klassiskt problem med monokulära visuella SLAM är dock att på grund av den rent projektiva karaktären hos en enda kamera, rörelseuppskattningar och kartastruktur endast kan återvinnas i skala. Utan det kända interkameraavståndet för en stereorigg som ska fungera som ankare kan skalan av lokalt konstruerade kartdelar och motsvarande rörelseuppskattningar därför glida över tiden. I detta dokument beskriver vi ett nytt visuellt SLAM-system i nära realtid som antar den kontinuerliga nyckelframeoptimeringsmetoden för de bästa nuvarande stereosystemen, men som står för de ytterligare utmaningar som monokulära inmatningar innebär. I synnerhet presenterar vi en ny pose-graph optimeringsteknik som möjliggör en effektiv korrigering av rotation, översättning och skala drift vid slinga stängningar. Speciellt beskriver vi Liegruppen av likhetsomvandlingar och dess förhållande till motsvarande Lie algebra. Vi presenterar också i detalj systemets nya bildbehandlingsgränssnitt som exakt kan spåra hundratals funktioner per ram, och ett filterbaserat tillvägagångssätt för funktionsinitiering inom nyckelframe-baserade SLAM. Vårt tillvägagångssätt är bevisat genom storskaliga simuleringar och verkliga experiment där en kamera fullbordar stora loopade banor.
Strasdat m.fl. REF införde en pose graph optimeringsteknik som korrigerar skalan drift vid loop stängningar.
Scale drift-aware large scale monocular slam
{'venue': 'In Proceedings of Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}