基于二次曲面的同时定位与地图构建

在同时定位与地图构建（SLAM）中如何表示地图有许多可能的方式。虽然基于稀疏关键点特征的 SLAM 系统已经达到了令人印象深刻的精度与鲁棒性，其地图可能并不适用于许多机器人任务。稠密 SLAM 系统能够生成稠密重建，但计算开销大，并且与稀疏系统一样，缺乏关于场景结构的高层信息。人造环境包含大量结构，我们试图通过使二次曲面能够作为 SLAM 系统中的特征来利用这一点。我们引入了二次曲面的极小表示，并展示了如何将其纳入最小二乘公式。我们还展示了我们的表示可以容易地扩展以包含对二次曲面的额外约束，例如旋转二次曲面中的约束。最后，我们介绍了使用我们表示的概念验证 SLAM 系统，并给出了使用 RGB-D 数据集的一些实验结果。