用于宽范围建筑环境室内映射的SLAM
机器人学
2025-08-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
同时定位与地图构建(SLAM)，即重建由(3D)地图表示的环境并同步进行姿态估计，已取得惊人的进展。与此同时，旨在复杂环境（如工厂大厅或施工现场）进行数据收集的大规模应用正变得可行。然而，与单个房间、店层或施工区域等小规模场景相比，这些大范围场景需要在可能缺乏纹理且照明条件艰难的区域进行较大距离的测量。由于通常不适用于此类室内应用的GNSS测量不可用，姿态估计进一步恶化。本研究通过配备四个立体相机以及3D激光扫描器的机器人系统实现了大型工厂大厅的数据收集。我们应用各自的LiDAR和视觉SLAM方法，讨论不同传感器类型在此类环境中用于轨迹估计和密集地图生成的优缺点。此外，利用3D高斯溶射生成密集且准确的深度图，这将用于我们旨在实现自动化施工和现场监控的项目中。
引用
@article{arxiv.2404.17215,
title = {SLAM for Indoor Mapping of Wide Area Construction Environments},
author = {Vincent Ress and Wei Zhang and David Skuddis and Norbert Haala and Uwe Soergel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.17215},
year = {2025}
}