OpenGV 2.0：基于运动先验的车载环视系统标定与SLAM
机器人学
2025-03-06 v1
摘要
本文提出了针对车载环视摄像系统的视觉SLAM的优化求解方法。鉴于其原始用例，这类系统通常仅包含面向任意方向的单个摄像机，且视场之间重叠度非常有限。我们的创新点在于三个优化模块，旨在针对实际在线标定简单的两视图几何的外部姿态、可靠的相对位移前端初始化以及基于连续时间轨迹模型的精确后端优化。所提出的模块之间的共性在于，所有三个模块都利用与乘用车运动固有非全约束特性相关的运动先验。与先前相关技术相比，所提出的模块还在 Ackermann 运动常发生的部分不可观测性方面具有优势。此外，这些模块构建了一个新型的环视摄像机SLAM系统，旨在部署在城市环境中运行的 Ackermann 车辆上。所有模块都在深入的消化研究中进行了研究，整个框架的实际有效性得到通过成功应用于具有挑战性的大规模公开在线数据集的支持。值得注意的是，在接受后，整个框架计划作为 OpenGV 库的一个扩展版本进行开源发布。
引用
@article{arxiv.2503.03230,
title = {OpenGV 2.0: Motion prior-assisted calibration and SLAM with vehicle-mounted surround-view systems},
author = {Kun Huang and Yifu Wang and Si'ao Zhang and Zhirui Wang and Zhanpeng Ouyang and Zhenghua Yu and Laurent Kneip},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03230},
year = {2025}
}