Abstract-I detta papper presenterar vi en metod för enkelbild tredimensionell (3-D) kuboid objektdetektion och multiview objekt samtidig lokalisering och kartläggning i både statiska och dynamiska miljöer, och visar att de två delarna kan förbättra varandra. För det första, för att upptäcka enstaka bildobjekt, genererar vi högkvalitativa kuboida förslag från tvådimensionella (2-D) avgränsande lådor och försvinnande punkter provtagning. Förslagen är ytterligare poängsatta och valda utifrån anpassningen med bildkanter. För det andra föreslås multiview bunt justering med nya objektmätningar för att gemensamt optimera poser av kameror, objekt och punkter. Objekt kan ge långdistans geometriska och skalmässiga begränsningar för att förbättra kamerans pose uppskattning och minska monokulära drift. Istället för att behandla dynamiska regioner som outliers, använder vi objekt representation och rörelse modell begränsningar för att förbättra kameran utgör uppskattning. 3-D-detektionsexperimenten på SUN RGBD och KITTI visar bättre noggrannhet och robusthet i förhållande till befintliga metoder. På det offentliga TUM, KITTI odometri och våra egna insamlade datauppsättningar uppnår vår SLAM-metod den toppmoderna monokulära kameran estimering och förbättrar samtidigt 3D-objektdetektionsnoggrannheten. Index Terms-Dynamic SLAM, objektdetektering, objekt samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM), SLAM.
Ett mycket färskt verk av Yang och Scherer REF presenterar en metod för enkelbild 3D kuboid detektion, och multi-view objekt SLAM för både statiska och dynamiska miljöer.
CubeSLAM: Monocular 3-D Object SLAM
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}