GPO：用于快速准确单目 SLAM 初始化的全局平面优化
机器人学
2020-05-26 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
初始化对单目同步定位与建图（SLAM）问题至关重要。本文聚焦于一种基于平面特征的单目 SLAM 新颖初始化方法。算法始于滑动窗口中的单应性估计，随后进行全局平面优化（GPO）以获取相机位姿与平面法向量。利用平面约束无需三角化即可恢复三维点。所提方法充分利用多帧中的平面信息，避免了单应性分解中的歧义。我们在采集的棋盘数据集上对照基线实现验证算法，并给出广泛分析。实验结果表明，我们的方法在精度与实时性上均优于精调的基线。
引用
@article{arxiv.2004.12051,
title = {GPO: Global Plane Optimization for Fast and Accurate Monocular SLAM Initialization},
author = {Sicong Du and Hengkai Guo and Yao Chen and Yilun Lin and Xiangbing Meng and Linfu Wen and Fei-Yue Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.12051},
year = {2020}
}
备注
Revised some minor errors. Accepted by ICRA 2020