测绘 Pamir：水下沉船的多会话视觉惯性 SLAM 与三维重建

本文提出了一个利用经济型运动相机进行水下环境多会话测绘的框架。视觉惯性数据通过潜水电脑的深度记录进行增强。SVIn2，一个开源的 VI-SLAM 框架，被用于为每次会话生成轨迹和稀疏重建。利用从 SVIn2 提取的关键帧和估计的相机位姿，采用运动恢复结构（SfM）框架 COLMAP 进行全局优化并生成目标环境的稠密重建。当可用时，利用固定位置存在的标定目标来估计不同数据采集会话之间的坐标变换，从而将不同会话转换到相同的坐标系中。所提出的流水线被用于测绘巴巴多斯海岸附近的一艘沉船。首次在两次会话中测绘了沉船的外部和可进入的内部部分，而第三次会话使用了两台具有不同视场的相机。