将物体集成到单目 SLAM 中：基于线条的类别特定模型
机器人学
2019-05-14 v1
摘要
我们提出一种新颖的基于线条的类别特定 CAD 模型参数化方法。所提参数化使用基于字典的 RANSAC 方法，利用物体视角作为先验以及场景中相应强度图像检测到的边缘，将 3D 类别特定 CAD 模型与所考虑物体相关联。该关联问题被表述为一个经典的几何问题而非数据驱动，从而节省了为不同类别物体标注数据集以训练关键点网络所投入的时间与人力。除了消除数据集准备的需要，该方法还加快了整个过程，因为它对所有物体仅处理图像一次，从而无需在每张图像中为每个物体调用网络。一个 3D-2D 边缘关联模块随后结合线条的后方交会算法用于恢复物体位姿。该公式对物体的形状和位姿进行优化，从而有助于更准确地恢复物体 3D 结构。最后，使用因子图公式将物体位姿与相机里程计结合以构建一个 SLAM 问题。
引用
@article{arxiv.1905.04698,
title = {Integrating Objects into Monocular SLAM: Line Based Category Specific Models},
author = {Nayan Joshi and Yogesh Sharma and Parv Parkhiya and Rishabh Khawad and K Madhava Krishna and Brojeshwar Bhowmick},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04698},
year = {2019}
}
备注
Published in ICVGIP 2018