Abstrakt. Förmågan att lokalisera en kamera som rör sig i en tidigare okänd miljö är önskvärd för ett brett spektrum av tillämpningar. I datorseende studeras detta problem som monokulär SLAM. De senaste åren har man sett förbättringar av användbarheten och skalbarheten hos monokulära SLAM-system till den grad att de snart kan finna användningar utanför laboratorieförhållanden. Men robustheten hos dessa system för snabba kamerarörelser (vi hänvisar till denna kvalitet som smidighet) släpar fortfarande efter den hos spårningssystem som använder kända objektmodeller. I detta dokument försöker vi råda bot på detta. Vi presenterar två metoder för att förbättra smidigheten i ett nyckelframe-baserat SLAM-system: För det första lägger vi till egg-funktioner på kartan och utnyttjar deras motståndskraft mot oskärpa i rörelse för att förbättra spårningen under snabb rörelse. För det andra genomför vi en mycket enkel rotationsskattning mellan ramar för att underlätta spårningen när kameran snabbt panorerar - och visar att denna metod också möjliggör en trivialt enkel men effektiv omlokaliseringsmetod. Resultaten visar att ett SLAM-system som kombinerar punkter, eggfunktioner och rörelseinitiering möjliggör mycket smidig spårning med en måttlig ökning av bearbetningstiden.
Klein REF använder nyckelramar för att representera miljön för ett SLAM-system.
Improving the agility of keyframe-based SLAM
{'venue': 'In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}