基于关键帧的 RGB-D 相机连续视觉 SLAM：通过非参数联合几何与外观表示
机器人学
2019-12-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文报道了一种在纹理与结构稀缺环境中表现良好的鲁棒 RGB-D SLAM 系统。我们提出一种新颖的基于关键帧的连续视觉里程计，其构建于近期开发的连续传感器配准框架之上。联合几何与外观表示是将 RGB-D 图像变换为活在再生核希尔伯特空间（RKHS）中的函数所得的结果。我们通过 RKHS 中可用的内积结构求解配准与关键帧选择问题。我们还将所提基于关键帧的里程计方法扩展到使用间接 ORB 闭环约束的 SLAM 系统。使用公开可用 RGB-D 基准的实验评估表明，所开发的基于连续视觉里程计的关键帧选择技术优于其鲁棒稠密（直接）视觉里程计对应方法。此外，所开发的 SLAM 系统在不同训练与验证序列间具有更好的泛化能力；它对场景中纹理与结构的缺失具有鲁棒性；并展现出与最先进 SLAM 系统相当的性能。
引用
@article{arxiv.1912.01064,
title = {A Keyframe-based Continuous Visual SLAM for RGB-D Cameras via Nonparametric Joint Geometric and Appearance Representation},
author = {Xi Lin and Dingyi Sun and Tzu-Yuan Lin and Ryan M. Eustice and Maani Ghaffari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.01064},
year = {2019}
}
备注
10 pages