一种基于子图与无向连通图的 SLAM 地图修复算法
计算机视觉与模式识别
2020-07-30 v1
摘要
许多视觉同时定位与建图（SLAM）系统已被证明准确、稳健，且在室内与地面数据集上具备实时性能。然而，这些方法在处理由挂载于无人机（UAV）上的相机所拍摄的航拍帧时会出现问题，因为 UAV 的飞行高度难以控制且易受环境影响。为应对跟踪丢失的情况，许多视觉 SLAM 系统采用重定位策略，即跟踪线程通过检查后续新帧与跟踪丢失前已生成地图之间的关联来继续在线工作。为解决跟踪丢失后许多应用中出现的地图缺失问题，基于单目视觉 SLAM，我们提出一种通过相应无向连通图顺序合并子图来重建 UAV 数据集完整全局地图的方法。具体而言，从初始化过程到跟踪丢失处重复生成子图，并将这些子图视为节点、两子图间公共地图点视为边，构建相应无向连通图。随后通过词袋（BoW）方法确定公共地图点，若子图在无向连通图中与在线地图相连则将其合并。为展示所提方法性能，我们首先在 UAV 数据集上研究其表现，实验结果表明在多次跟踪失败情况下，建图完整性显著优于当前主流 SLAM 方法。
引用
@article{arxiv.2007.14592,
title = {A SLAM Map Restoration Algorithm Based on Submaps and an Undirected Connected Graph},
author = {Zongqian Zhan and Wenjie Jian and Yihui Li and Xin Wang and Yang Yue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.14592},
year = {2020}
}