基于立体相机的增量实时多体 VSLAM 与轨迹优化
计算机视觉与模式识别
2016-08-04 v1
摘要
在高度动态环境中进行实时室外导航是一个关键问题。关于实时静态 SLAM 的近期文献无法扩展到动态室外环境。这些方法大多将运动物体视为离群点或丢弃其提供的信息。我们提出了一种算法来联合推断相机轨迹和运动物体轨迹。在本文中，我们使用立体相机进行基于稀疏场景流的运动分割。分割物体的运动模型用于相机轨迹和运动物体的精确定位。我们利用运动物体之间的关系来提高位姿的准确性。我们将位姿建模为包含所有约束的因子图。我们通过实时求解完整的非线性优化问题来获得精确的增量解。评估在具有多辆运动车辆的挑战性 KITTI 数据集上进行。我们的方法在室外导航方面优于先前的基线方法。
引用
@article{arxiv.1608.01024,
title = {Incremental Real-Time Multibody VSLAM with Trajectory Optimization Using Stereo Camera},
author = {N Dinesh Reddy and Iman Abbasnejad and Sheetal Reddy and Amit Kumar Mondal and Vindhya Devalla},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.01024},
year = {2016}
}
备注
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