AscDAMs：基于先进SLAM的沟道检测与建图系统
计算机视觉与模式识别
2024-09-17 v1 机器人学
摘要
获取高分辨率、精确的沟道地形和沉积物状况是研究沟道化泥石流的首要挑战。当前，包括卫星成像和无人机摄影测量在内的广泛使用的建图技术，难以精确观测山区长深沟谷的沟道内部状况，尤其是汶川地震区的沟谷。SLAM是一种新兴的三维建图技术；然而，长深沟谷中极其崎岖的环境甚至对最先进的SLAM也构成了两大主要挑战：（1）非典型特征；（2）传感器的剧烈晃动和振荡。这些问题导致SLAM结果出现较大偏差和大量噪声。为了改善此类环境中的SLAM建图，我们提出了一种先进的基于SLAM的沟道检测与建图系统，即AscDAMs。它具有三项主要增强功能来后处理SLAM结果：（1）数字正射影像辅助的偏差校正算法极大地消除了系统误差；（2）点云平滑算法显著减少了噪声；（3）横截面提取算法能够定量评估沟道沉积物及其变化。我们于2023年2月和11月在中国汶川县锄头沟进行了两次现场实验，分别代表雨季前后的观测。我们展示了AscDAMs极大改善SLAM结果的能力，推动了SLAM在特别具有挑战性环境中的建图应用。所提出的方法弥补了现有技术在探测泥石流沟道内部细节方面的不足，包括详细的沟道形态、侵蚀模式、沉积物区分、体积估算和变化检测。它有助于加强对全尺度泥石流机理、长期震后演化及危险性评估的研究。
引用
@article{arxiv.2401.13877,
title = {AscDAMs: Advanced SLAM-based channel detection and mapping system},
author = {Tengfei Wang and Fucheng Lu and Jintao Qin and Taosheng Huang and Hui Kong and Ping Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.13877},
year = {2024}
}