面向自主水下航行器鲁棒视觉感知的基于网格的光电真实感实时三维建图

本文提出了一种利用基于学习的图像增强方法和基于网格的地图表示的光影真实感实时稠密三维建图系统。由于水下环境存在雾化和低对比度等问题，传统的同步定位与建图（SLAM）方法难以应用。此外，对于诸如检查裂缝等敏感任务，光影真实感建图非常重要。然而，自主水下航行器（AUV）的行为受到计算能力的限制。在本文中，我们利用基于神经网络的图像增强方法来改进位姿估计和建图质量，并应用基于滑动窗口的网格扩展方法来实现轻量级、快速且具有光影真实感的建图。为了验证我们的结果，我们使用了真实世界和室内合成数据集。我们利用真实世界数据集进行了定性验证，并通过将室内合成数据集的图像建模为水下场景进行了定量验证。