Vi presenterar ett nytt system för samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) som kan producera högkvalitativa globalt konsekventa ytrekonstruktioner över hundratals meter i realtid med endast en lågkostnadsprodukt RGB-D-sensor. Genom att använda en sammansmält volymetrisk ytrekonstruktion uppnår vi en mycket högre kvalitetskarta över vad som skulle uppnås med hjälp av råa RGB-D-punktmoln. I detta dokument lyfter vi fram tre nyckeltekniker som är förknippade med att tillämpa ett volymetriskt fusionsbaserat karteringssystem på SLAM-problemet i realtid. För det första, användningen av en GPU-baserad 3D-cyklisk buffert trick för att effektivt förlänga tät varje ram volymetrisk fusion av djupkartor för att fungera över en obegränsad rumslig region. För det andra, att övervinna kameran utgör skattningsbegränsningar i en mängd olika miljöer genom att kombinera både tät geometrisk och fotometrisk kamera utgör begränsningar. För det tredje, en effektiv uppdatering av den täta kartan i enlighet med igenkännings- och efterföljande stängningsbegränsningar genom användning av en "as-rigid-as-möjlig" rymddeformation. Vi presenterar resultat på ett brett spektrum av aspekter av systemet och visar genom utvärdering på de facto-standard RGB-D-riktmärken att vårt system fungerar starkt när det gäller banuppskattning, kartkvalitet och beräkningsprestanda i jämförelse med andra toppmoderna system.
Nyligen, Whelan et al. I REF föreslogs ett nytt kompakt RGB-D SLAM-system i realtid med volymetrisk fusion, som kan upptäcka stängning av slingor i stor skala och korrigera avdrift genom så rigid-som-möjlig ytdeformation.
Real-time large-scale dense RGB-D SLAM with volumetric fusion
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}