Under de senaste åren har många verk gjorts på Simultan Localization och Mapping (SLAM). Det är nu möjligt att i realtid följa banan för en rörlig kamera i en okänd miljö. De nuvarande SLAM-metoderna är dock fortfarande benägna att driva fel, vilket förhindrar att de används i storskaliga tillämpningar. I detta dokument föreslår vi en lösning för att minska dessa fel i efterhand. Vår lösning bygger på en efterbehandlingsalgoritm som utnyttjar ytterligare geometriska begränsningar, i förhållande till miljön, för att korrigera både den rekonstruerade geometrin och kamerabanan. Dessa geometriska begränsningar erhålls genom en grov 3D-modellering av miljön, liknande dem som tillhandahålls av GIS-databasen. För det första föreslår vi en ursprunglig ledad omvandlingsmodell för att i stort sett anpassa SLAM-rekonstruktionen till denna 3D-modell genom ett icke-rigid ICP-steg. Sedan, för att förfina återuppbyggnaden, vi införa en ny bunt justeringskostnader funktion som, i en enda term, den vanliga 3D-punkt/2D observationskonsistens begränsning samt geometriska begränsningar som tillhandahålls av 3D-modellen. Resultat på storskaliga syntetiska och verkliga sekvenser visar att vår metod framgångsrikt förbättrar SLAM rekonstruktioner. Dessutom visar experiment att den resulterande återuppbyggnaden är korrekt nog att användas direkt för globala omlokaliseringstillämpningar.
I REF, Lothe et al. föreslå att man använder en grov 3D-modell av miljön (som GIS-databasen), buntjustering och vissa geometriska begränsningar för att anpassa återuppbyggnadsskalan.
Towards geographical referencing of monocular SLAM reconstruction using 3D city models: Application to real-time accurate vision-based localization