ORBSLAM-Atlas：一个鲁棒且精确的多地图系统

我们提出 ORBSLAM-Atlas，一个能够处理无限数量不相连子地图的系统，其包含一种鲁棒的地图合并算法，能够检测具有公共区域的子地图并无缝融合它们。ORBSLAM 出色的鲁棒性与精确性源于其在关键帧间检测宽基线匹配并通过非线性优化加以利用的能力，然而其仅能处理单一地图。ORBSLAM-Atlas 将宽基线匹配的检测与利用引入多地图领域。结果是一个显著更通用、更鲁棒的 SLAM 系统，能够执行多会话建图。若探索过程中跟踪丢失，系统不冻结地图，而是启动新子地图，当访问到公共部分时可将其与先前地图融合。我们判定相机丢失的准则不同于以往简单统计跟踪点数量的方法，我们提议同时丢弃因几何条件不佳而估计不准确的相机位姿。结果是地图被分割为更精确的子地图，并得益于多建图能力最终合并为更精确的全局地图。我们在 EuRoC 数据集上提供了广泛的实验验证，其中 ORBSLAM-Atlas 在 ORBSLAM 失败的困难序列上获得了精确的单目与立体结果。我们还在同一房间多会话后构建全局地图，取得了迄今最佳结果，精确度较竞争多地图方法高 2 至 3 倍。我们也展示了系统处理动态场景的鲁棒性与能力，在 EuRoC 数据集上定量、在频繁发生相机遮挡与跟踪丢失的拥挤走廊上定性地予以展示。