DROID-SLAM：面向单目、立体和RGB-D相机的深度视觉SLAM
计算机视觉与模式识别
2022-02-04 v2
摘要
我们介绍了DROID-SLAM，一个基于深度学习的新型SLAM系统。DROID-SLAM通过一个稠密光束法平差层对相机位姿和逐像素深度进行循环迭代更新。DROID-SLAM精确度高，相比先前工作取得了巨大改进，并且鲁棒性强，灾难性故障显著减少。尽管在单目视频上训练，它可以在测试时利用双目或RGB-D视频来实现性能提升。我们的开源代码网址是https://github.com/princeton-vl/DROID-SLAM。
引用
@article{arxiv.2108.10869,
title = {DROID-SLAM: Deep Visual SLAM for Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras},
author = {Zachary Teed and Jia Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.10869},
year = {2022}
}