VOLDOR-SLAM：当基于特征或直接法不够好时所用的方法
计算机视觉与模式识别
2021-04-15 v1
摘要
我们提出了一种以外部稠密光流为输入的稠密间接SLAM系统。我们扩展了近期的概率视觉里程计模型VOLDOR [Min et al. CVPR'20]，通过引入几何先验来：1)从单目采集鲁棒地引导估计，同时2)无缝支持立体和/或RGB-D输入图像。我们定制的后端将中间几何估计与自适应优先级方案紧密耦合，以管理增量位姿图的连通性。我们利用近期稠密光流方法的进展来实现准确且鲁棒的相机位姿估计，同时构建细粒度、全局一致的稠密环境地图。我们的开源实现 [https://github.com/htkseason/VOLDOR] 在单块GTX1080Ti GPU上以约15 FPS在线运行。
引用
@article{arxiv.2104.06800,
title = {VOLDOR-SLAM: For the Times When Feature-Based or Direct Methods Are Not Good Enough},
author = {Zhixiang Min and Enrique Dunn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06800},
year = {2021}
}
备注
Paper was accepted to ICRA21