HDPV-SLAM：面向搭载倾斜 LiDAR 与全景视觉相机的移动测绘系统的混合深度增强全景视觉 SLAM
机器人学
2023-06-23 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出一种新颖的视觉同步定位与建图（SLAM）系统，称为混合深度增强全景视觉 SLAM（HDPV-SLAM），其采用全景相机与倾斜多线束 LiDAR 扫描仪来生成精确且具度量尺度的轨迹。RGB-D SLAM 是 HDPV-SLAM 的设计基础，后者将深度信息添加至视觉特征。它旨在解决阻碍同类 SLAM 系统性能的两大主要问题。第一个障碍是 LiDAR 深度的稀疏性，使其难以与 RGB 图像提取的视觉特征相关联。为此提出一种基于深度学习的深度估计模块，用于迭代地稠化稀疏 LiDAR 深度。第二个问题涉及因全景相机与倾斜 LiDAR 传感器之间缺乏水平重叠而导致的深度关联困难。为克服该困难，我们提出一种混合深度关联模块，最优地组合由两种独立过程（基于特征的三维三角化与深度估计）估计的深度信息。在特征跟踪阶段，该混合深度关联模块旨在最大化利用被跟踪视觉特征三角化深度与基于深度学习的校正深度之间更精确的深度信息。我们使用长 18.95 km 的约克大学与 Teledyne Optech（YUTO）MMS 数据集评估了 HDPV-SLAM 的有效性。实验结果表明，所提两个模块对 HDPV-SLAM 的性能贡献显著，其超越了最先进的（SOTA）SLAM 系统。
引用
@article{arxiv.2301.11823,
title = {HDPV-SLAM: Hybrid Depth-augmented Panoramic Visual SLAM for Mobile Mapping System with Tilted LiDAR and Panoramic Visual Camera},
author = {Mostafa Ahmadi and Amin Alizadeh Naeini and Mohammad Moein Sheikholeslami and Zahra Arjmandi and Yujia Zhang and Gunho Sohn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.11823},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 3 figures, To be published in IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE) 2023