利用平面图先验构建度量-语义地图用于长期室内定位

基于物体的地图与场景理解密切相关，因为它们集成了环境的几何与语义信息，使自主机器人能够稳健地定位并与物体交互。在本文中，我们解决为长期基于物体的定位目的构建度量-语义地图的任务。我们利用来自单目 RGB 帧的 3D 物体检测，既用于基于物体的地图构建，也用于在所构建地图中的全局定位。为使方法适配目标环境，我们提出一种高效生成 3D 标注以微调 3D 物体检测模型的方法。我们在一栋办公楼中评估地图构建，并在同一环境历时九个月记录的具有挑战性的序列上测试我们的长期定位方法。实验表明，我们的方法适用于构建度量-语义地图，且我们的定位方法对长期变化具有鲁棒性。地图构建算法与定位流水线均可在机载计算机上在线运行。我们发布了我们方法的开源 C++/ROS 实现。