InterpolationSLAM：一种旋转场景中新颖鲁棒的视觉SLAM系统
机器人学
2021-10-07 v1
摘要
近年来，视觉 SLAM 取得了巨大进步与发展，但在复杂场景尤其是旋转场景中，建图误差会显著增加，且 slam 系统容易丢失跟踪。本文提出 InterpolationSLAM 框架，一种基于 ORB-SLAM2 的视觉 SLAM 框架。InterpolationSLAM 在单目与 RGB-D 配置下的旋转场景中均具鲁棒性。通过检测旋转并在旋转位置执行插值处理，系统位姿可在旋转位置被更准确地估计，从而提升 SLAM 系统在旋转场景中的精度与鲁棒性。据我们所知，这是首项将插值网络引入视觉 SLAM 系统以提升其在旋转场景中鲁棒性的工作。我们在 KITTI Monocular 与 TUM RGB-D 数据集上进行了实验。结果表明 InterpolationSLAM 优于标准视觉 SLAM 基线的精度。
引用
@article{arxiv.2110.02593,
title = {InterpolationSLAM: A Novel Robust Visual SLAM System in Rotating Scenes},
author = {Zhenkun Zhu and Jikai Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.02593},
year = {2021}
}