从单目 SLAM 到自主无人机探索
机器人学
2018-03-13 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
微型飞行器（MAVs）在有效载荷和动力容量方面受到严格限制。为了实现自主导航，因此期望算法使用尽可能小、轻量且低功耗的传感设备。在本文中，我们提出了一种使用配备单目相机的低成本消费级四旋翼飞行器的自主 MAV 导航与探索方法。我们的视觉导航系统基于 LSD-SLAM，该算法可实时估计 MAV 的轨迹并对环境进行半稠密重建。由于 LSD-SLAM 仅在高梯度像素处确定深度，无纹理区域未被直接观测到，因此先前假设稠密地图信息的探索方法无法直接应用。我们提出了一种考虑半稠密单目 SLAM 系统特性的障碍物测绘与探索方法。在实验中，我们使用 Parrot Bebop MAV 演示了该视觉自主导航与探索系统。
引用
@article{arxiv.1609.07835,
title = {From Monocular SLAM to Autonomous Drone Exploration},
author = {Lukas von Stumberg and Vladyslav Usenko and Jakob Engel and Jörg Stückler and Daniel Cremers},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.07835},
year = {2018}
}