基于数字孪 replica 的无漂移视觉 SLAM
机器人学
2024-12-13 v2
摘要
在城市环境中实现全局一致的定位对于自主系统（如自动驾驶车辆和无人机）以及视力受限者的辅助技术至关重要。传统的视觉-惯性 odometry (VIO) 和视觉同步定位与地图构建 (VSLAM) 方法虽然适用于局部姿态估计，但由于依赖本地传感器数据，在长期使用时会产生漂移。虽然 GPS 可以抵消这种漂移，但在室内以及城市地区往往不可用或不可靠。一种替代方法是将摄像机定位到现有的 3D 地图上，通过视觉特征匹配实现定位。这种方法可以提供厘米级的精确定位，但受限于当前视角与地图之间的视觉相似性。本文提出了一种新方法，通过将 VIO/VSLAM 系统生成的稀疏 3D 点云与数字孪 replica 进行点到平面匹配来实现精确且全局一致的定位；无需视觉数据关联。该方法为 VIO/VSLAM 系统提供了 6 自由度的全局测量。实验在高保真 GPS 模拟器和无人机收集的真实数据上进行，结果表明该方法在 VIO-GPS 系统中优于最先进的方案，在视点变化方面比最先进的视觉 SLAM 系统具有更好的鲁棒性。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.08496,
title = {Drift-free Visual SLAM using Digital Twins},
author = {Roxane Merat and Giovanni Cioffi and Leonard Bauersfeld and Davide Scaramuzza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.08496},
year = {2024}
}