FD-SLAM：基于特征与稠密匹配的三维重建
计算机视觉与模式识别
2022-08-09 v1 机器人学
摘要
众所周知，基于稠密匹配的视觉 SLAM 系统在局部精确，但也容易出现长期漂移和地图损坏。相比之下，特征匹配方法可以实现更好的长期一致性，但在特征信息稀疏时可能遭受不精确的局部位姿估计。基于这些观察，我们提出了一种 RGB-D SLAM 系统，利用两种方法的优势：使用稠密帧到模型里程计构建精确的子地图，以及跨子地图的即时基于特征的匹配用于全局地图优化。此外，我们引入了基于 3D 特征的循环闭合组件，进一步稳定地图构建。我们已在公共数据集的室内序列上评估该方法，结果表明其在地图重建质量和位姿估计方面与最先进系统相当或更优。该方法还可扩展到其他系统常失败的大场景。
引用
@article{arxiv.2203.13861,
title = {FD-SLAM: 3-D Reconstruction Using Features and Dense Matching},
author = {Xingrui Yang and Yuhang Ming and Zhaopeng Cui and Andrew Calway},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13861},
year = {2022}
}