面向视觉 SLAM 的双向回环检测
计算机视觉与模式识别
2022-04-05 v1 图像与视频处理
摘要
智能自主车辆视觉导航系统的一个关键功能模块是回环检测及随后的重定位。当前最先进的方法仍沿先前运动方向以单向方式处理该问题。因此，在大多数方法中，当缺乏显著相似的视角重叠时会失效。在本研究中，我们提出一种双向回环检测方法。这将首次使我们在反向行驶时也能重定位到某位置，从而在缺乏直接回环的情况下显著减小长期里程计漂移。我们提出一种从大型数据集中选取训练数据的技术，以使其可用于双向问题。该数据用于以端到端方式训练和验证两种不同的 CNN 架构，用于回环检测及随后视图间 6 自由度相机位姿的回归。该成果具有相当大的影响，并对不提供直接回环机会的真实场景有显著助益。我们针对其他既有方法进行了严格的实证比较，并在 FinnForest 数据集与 PennCOSYVIO 数据集的室外和室内数据上评估了我们的方法。
引用
@article{arxiv.2204.01524,
title = {Bi-directional Loop Closure for Visual SLAM},
author = {Ihtisham Ali and Sari Peltonen and Atanas Gotchev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.01524},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 11 figures