Abstract-This paper föreslår en ny visuell SLAM-teknik som inte bara integrerar 6 grader av frihet (DOF) pose och tät struktur utan också samtidigt integrerar färginformationen i bilderna över tid. Detta innebär att utveckla en omvänd modell för att skapa en super-upplösning karta från många lågupplösta bilder. I motsats till klassiska superupplösningstekniker uppnås detta genom att ta hänsyn till fullständig 3D-översättning och rotation inom en tät lokaliserings- och kartläggningsram. Detta gör det inte bara möjligt att ta hänsyn till hela skalan av bilddeformationer utan också att föreslå nya kriterier för att kombinera bilder med låg upplösning baserat på skillnaden i upplösning mellan olika bilder i 6D-utrymme. En annan originalitet i det föreslagna tillvägagångssättet när det gäller den aktuella tekniken ligger i minimeringen av både färgfel (RGB) och djupfel (D), medan konkurrerande metoder endast minimerar geometrin. Flera resultat visas som visar att denna teknik körs i realtid (30Hz) och kan kartlägga storskaliga miljöer i hög upplösning samtidigt förbättra noggrannheten och robustheten i spårningen.
Utöka dessa idéer till RGB-D-sensorer, Meilland och Comport REF föreslår en visuell SLAM-teknik som samtidigt super-löser intensitetsbild och djupkarta baserad på en Kinect-sensor.
Super-resolution 3D tracking and mapping
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}