I detta papper presenterar vi en förlängning av Direct Sparse Odometrie (DSO) [1] till ett monokulärt visuellt SLAM-system med loop stängningsdetektering och pose-graph optimering (LDSO). Som en direkt teknik, DSO kan använda någon bild pixel med tillräcklig intensitet gradient, vilket gör den robust även i funktionslösa områden. LDSO behåller denna robusthet, samtidigt som den säkerställer repeterbarheten av vissa av dessa punkter genom att gynna hörnfunktioner i spårningsfronten. Denna repeterbarhet gör det möjligt att på ett tillförlitligt sätt upptäcka slinga stängningskandidater med en konventionell funktionsbaserad påse-of-words (BoW) metod. Loop stängningskandidater verifieras geometriskt och Sim (3) relativa pose begränsningar uppskattas genom att gemensamt minimera 2D och 3D geometriska feltermer. Dessa begränsningar är sammansmälta med en co-synlighet graf av relativa poser extraheras från DSO skjutfönster optimering. Vår utvärdering av allmänt tillgängliga dataset visar att den modifierade poängvalsstrategin behåller spårningsnoggrannheten och robustheten, och den integrerade pose-graph-optimeringen minskar avsevärt den ackumulerade rotations-, översättnings- och skaldriften, vilket resulterar i en total prestanda jämförbar med toppmoderna funktionsbaserade system, även utan global paketjustering.
LDSO REF utökar DSO med en konventionell ORBDBoW för att upptäcka loop stängningar och minska banan drift genom posegraph optimering.
LDSO: Direct Sparse Odometry with Loop Closure
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}