基于场景图的视角无关精确回环检测
计算机视觉与模式识别
2023-05-25 v1 机器人学
摘要
回环检测在视觉同步定位与建图（SLAM）中通过校正累积位姿漂移起着关键作用。在室内场景中，丰富分布的语义地标是视角无关的，并在回环检测中具有强大的描述能力。当前的语义辅助回环检测嵌入语义实例间的拓扑以搜索回环。然而，当前语义辅助回环检测方法在处理模糊语义实例和剧烈视角差异方面面临挑战，而这些在文献中尚未得到充分解决。本文提出一种基于增量构建场景图的新型回环检测方法，面向室内场景的视觉SLAM。它联合考虑语义实例的宏观拓扑、微观拓扑与占据情况以寻找正确对应。使用手持RGB-D序列的实验表明，我们的方法能够在剧烈变化的视角下精确检测回环。它在观测具有相似拓扑与外观的物体时保持高精度。我们的方法还表明其在变化的室内场景中具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2305.14885,
title = {Towards View-invariant and Accurate Loop Detection Based on Scene Graph},
author = {Chuhao Liu and Shaojie Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.14885},
year = {2023}
}
备注
Accepted by ICRA2023