Sammanfattning av denna webbsida: Denna artikel presenterar en ny sensorfusionsmetod för visuell samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) genom integrering av en monokulär kamera och en 1D-laserseriesökare. Till exempel en fusionsmetod ger skaluppskattning och driftkorrigering och den begränsas inte av volym, t.ex., stereokameran begränsas av baslinjen och övervinner det begränsade djupområdesproblem som är förknippat med SLAM för RGBD-kameror. Vi presenterar först den analytiska genomförbarheten för att uppskatta den absoluta skalan genom fusion av 1D-avståndsinformation och bildinformation. Därefter beskrivs den analytiska härledningen av laservisionsfusionen i detalj baserat på den lokala täta rekonstruktionen av bildsekvenserna. Vi korrigerar också skalan av den monokulära SLAM med laseravståndsinformationen som är oberoende av driftfelet. Slutligen, tillämpningen av denna strategi på både inomhus och utomhus scener verifieras av Tekniska University of Munich dataset av RGBD och självsamlade data. Vi jämför effekterna av skaluppskattning och driftkorrigering av den föreslagna metoden med SLAM för en monokulär kamera och en RGBD-kamera.
I REF presenteras en sensorfusionsmetod för visuell SLAM genom integrering av en monokulär kamera och ett 1D-laserområdesfinger.
Scale Estimation and Correction of the Monocular Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Based on Fusion of 1D Laser Range Finder and Vision Data
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}