Befintliga algoritmer för samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) är inte robusta i utmanande lågtexturmiljöer eftersom det bara finns få framträdande funktioner. Den resulterande sparsamma eller semi-dense kartan förmedlar också lite information för rörelseplanering. Även om vissa arbeten använder plan eller scen layout för tät karta legalisering, kräver de anständiga tillstånd uppskattning från andra källor. I detta dokument föreslår vi monokulära plan SLAM i realtid för att visa att scenförståelse kan förbättra både tillståndsuppskattning och tät kartläggning, särskilt i miljöer med låg textur. Planet mätningarna kommer från en popup 3D-plan modell tillämpas på varje enskild bild. Vi kombinerar även plan med punktbaserade SLAM för att förbättra robustheten. På ett offentligt TUM-dataset genererar vår algoritm en tät semantisk 3D-modell med pixeldjupsfel på 6,2 cm medan befintliga SLAM-algoritmer misslyckas. På en 60 m lång dataset med slingor skapar vår metod en mycket bättre 3D-modell med tillståndsuppskattningsfel på 0,67%.
Yang m.fl. I REF föreslås en 3D-plansmodell för att generera mätningar av plana landmärken i SLAM.
Pop-up SLAM: Semantic monocular plane SLAM for low-texture environments
{'venue': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}