利用结构规律性的 RGB-D SLAM
机器人学
2021-03-29 v2
摘要
本工作提出了一种专为结构化环境设计的 RGB-D SLAM 系统，旨在通过利用从周围环境提取的几何特征来提高跟踪与建图精度。结构化环境除点之外还提供了丰富的几何特征，如直线与平面，我们利用这些特征来设计 SLAM 系统的跟踪与建图组件。对于跟踪部分，我们基于曼哈顿世界（MW）假设探索这些特征之间的几何关系。我们提出了一种基于点、线和平面的解耦-细化方法，以及在额外位姿细化模块中使用曼哈顿关系。对于建图部分，以低计算成本重建了从稀疏到稠密的不同层级地图。我们提出了一种实例级网格化策略，通过独立对每个平面实例进行网格化来构建稠密地图。在公开基准上的位姿估计与重建总体性能评估显示，相较于最先进的方法具有改进的性能。代码发布于 \url{https://github.com/yanyan-li/PlanarSLAM}。
引用
@article{arxiv.2010.07997,
title = {RGB-D SLAM with Structural Regularities},
author = {Yanyan Li and Raza Yunus and Nikolas Brasch and Nassir Navab and Federico Tombari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.07997},
year = {2021}
}