SLAM中关键帧间相对位姿的修正算法
机器人学
2020-09-22 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
随着基于关键帧的SLAM在机器人领域的优势地位，关键帧间的相对帧位姿通常为了更快的算法以实现在线应用而被牺牲。然而，对于那些可能需要所有帧（而非相对于所有输入帧较为稀疏的关键帧）精细位姿的应用，这些方法可能变得不足。本文提出一种新颖算法，用于在关键帧经后端优化过程更新后，修正关键帧间的相对帧。该修正模型利用路标与机器人位姿之间测量约束的守恒推导得出。所提算法设计得易于集成到现有基于关键帧的SLAM系统中，同时表现出优于现有插值方法的鲁棒且准确的性能。该算法还要求较低的计算资源，因此对整体SLAM流水线负担极小。我们在多种向量空间中将所提位姿修正算法与现有插值方法进行比较评估，我们的方法在KITTI和EuRoC数据集上均展现出优异精度。
引用
@article{arxiv.2009.08724,
title = {Pose Correction Algorithm for Relative Frames between Keyframes in SLAM},
author = {Youngseok Jang and Hojoon Shin and H. Jin Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.08724},
year = {2020}
}
备注
15 pages