Abstract-I detta papper beskriver vi ett system som kan utföra samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) i stora inomhus- och utomhusmiljöer med hjälp av ett stereopar som rör sig med 6 DOF som enda sensor. Till skillnad från nuvarande visuella SLAM-system som använder antingen lagermonokulär information eller 3-D stereo information, vårt system rymmer både monocular och stereo. Textured punkt funktioner extraheras från bilderna och lagras som 3D-punkter om de ses i båda bilderna med tillräcklig skillnad, eller lagras som omvänt djup punkter annars. Detta gör det möjligt för systemet att kartlägga både nära och långt funktioner: den första ger avstånd och orientering, och den andra ger orienteringsinformation. Till skillnad från andra vision-endast SLAM system, stereo inte lider av "skale drift" på grund av oobserverbarhet problem, och därmed, ingen annan information såsom gyroskop eller accelerometrar krävs i vårt system. Vår SLAM-algoritm genererar sekvenser av villkorligt oberoende lokala kartor som kan dela information om kamerans rörelse och gemensamma funktioner som spåras. Systemet beräknar hela kartan med hjälp av den nya villkorligt oberoende uppdelningen och erövra algoritmen, vilket tillåter konstant tidsdrift större delen av tiden, med linjära tidsuppdateringar för att beräkna hela kartan. För att visa robustheten och skalbarheten hos vårt dokument finns ytterligare nedladdningsbart multimediematerial tillgängligt på http://ieeexplore.ieee.org som tillhandahålls av författaren. Detta material innehåller följande videofiler. VSLAM_stereo_distribution.avi: Antag att en punkt ligger framför en stereokamera på olika avstånd från 1 till 20 m. Videon visar de osäkerhetsfördelningar som uppskattas med olika metoder när punktpositionen rekonstrueras från en bullrig stereopar observation. Molnpunkter är prover som erhålls från den verkliga fördelningen, röda ellipser representerar osäkerheter som uppskattas med hjälp av djuppunktsparameterisering, och insidan av de gröna regionerna representerar osäkerheter som uppskattas med hjälp av omvänt djup parameterisering. Det är tydligt från videon att djuppunkten parameterization är överkonfident när den ursprungliga punkten är långt från stereon. VSLAM_local_map.avi: I den här videon visas processen för att bygga en lokal karta. Videon återger sekvensen av bilder som fångas av stereon samt ett övre och laterala perspektiv på den lokala kartan.
I REF påpekar man att den monokulära kameran lider av problemet med "scale drive", men stereokameran kan effektivt övervinna detta problem.
Large-Scale 6-DOF SLAM With Stereo-in-Hand
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}