I studien av SLAM problem med hjälp av en RGB-D-kamera, djupinformation och visuell information som två typer av primära mätdata är sällan tätt kopplade under förfining av kameran pose uppskattning. I detta dokument föreslås en ny metod för RGB-D-kamera SLAM baserad på utökad paketjustering med integrerad 2D- och 3D-information på grundval av en ny projektionsmodell. För det första konstrueras det geometriska förhållandet mellan bildplanets koordinater och djupvärdena genom RGB-D-kamerakalibrering. Sedan, 2D och 3D funktionspunkter extraheras automatiskt och matchas mellan på varandra följande ramar för att bygga ett kontinuerligt bildnätverk. Slutligen, utökad bunt justering baserad på den nya projektion modellen, som tar både bild- och djupmätning i beaktande, tillämpas på bildnätverket för hög precision pose uppskattning. Fältförsök visar att den föreslagna metoden har en märkbart bättre prestanda än den traditionella metoden, och de experimentella resultaten visar hur effektiv den föreslagna metoden är för att förbättra lokaliseringsnoggrannheten.
Di och Zhao Ref föreslog en metod baserad på utökad paketjustering med integrerad 2D- och 3D-information på grundval av en ny projektionsmodell.
RGB-D SLAM Based on Extended Bundle Adjustment with 2D and 3D Information
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}