草丁图书馆

  1. 首页 > 生活百科 >

关于任意多相机系统的SLAM重设计

在SLAM系统中增加更多的相机可以提高鲁棒性和准确性，但会使视觉前端的设计变得非常复杂 。因此，文献中的大多数系统是为特定的相机配置定制的 。在这项工作中，我们的目标是一个适用于任意多相机设置的自适应SLAM系统 。为此，我们重温了可视化SLAM中的几个常见构建块 。特别是，我们提出了一个自适应初始化方案，一个传感器无关的信息论的关键帧选择算法，和一个可扩展的基于体素的地图 。这些技术对实际的相机设置做了很少的假设，并且更喜欢基于理论的方法而不是启发式方法 。通过这些修改，我们采用了最先进的视觉里程计，实验结果表明，修改后的流水线可以适应各种各样的摄像机设置(例如，一个实验中有2到6个摄像机)，而不需要传感器特定的修改或调整 。
贡献
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
自适应初始化方案 。
与传感器无关的信息论关键帧选择算法 。
可扩展的基于体素的地图管理方法 。
多相机系统在感知算法方面实现了卓越的性能，并被广泛应用于现实世界的应用中，如全向测绘、自主无人机和虚拟现实耳机 。为了便于在SLAM中使用这种系统，我们提出了几个通用设计来自动适应任意多相机系统 。
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
图2两个摄像机之间立体重叠检查的图示，Ci和Cj 。蓝星是相机I像面上的采样点，绿星是成功投影到相机j的3D点，红星是从像面上掉下来的点 。
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
图3EuRoCMH01中3次运行的负熵演化 。每次运行的E(T)以不同的颜色显示，红点表示某帧被选为关键帧的位置 。插入关键帧后，E(T)增加，随着传感器远离地图，e(T)减少 。
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
图4运行平均E(T)和关键帧选择 。运行平均过滤器(黄色)跟踪自最后一个关键帧以来的定位质量 。当当前帧的负熵(蓝色)低于运行平均值的某个百分比(绿色虚线)时，将选择一个新的关键帧(红点)，并重置运行平均值过滤器 。
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
图5模拟环境中的模拟图8轨迹 。该轨迹是通过用5个摄像机运行调整后的VIO管道来估计的 。单目设置丢失轨迹的部分用红色标记 。品红色点是SLAM系统跟踪的地标 。
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
图65次运行模拟中的总体相对平移误差 。
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
图7针对不同的相机配置(2到5个摄像机)，将建议的体素图与标准关键帧进行比较 。左:VIO前端总时间 。中间:从地图中检索匹配的地标 。右侧:指向地标位置的引用/指针的数量 。
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
图8含BA的EuRoC数据集的相对平移误差百分比 。
表1EuRoC数据集的RMSE中值(米)超过5次 。以粗体突出显示的最低误差 。
【关于任意多相机系统的SLAM重设计】
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
表2EuRoC序列中5次运行的关键帧平均数 。
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
图3单目和立体设置的不同关键帧选择标准的关键帧平均数 。
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
表4科学园日序列中多相机管道的不同轨迹误差度量 。第一行包含完整轨迹的绝对RMSE(547.488米)
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图

关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图
图9科学园日序列中FRB配置的估计轨迹和基本轨迹的俯视图 。

原文标题：任意多相机系统的SLAM重设计
文章出处：【微信公众号：新机器视觉】欢迎添加关注！文章转载请注明出处 。
责任编辑：haq
.dfma {position: relative;width: 1000px;margin: 0 auto;}.dfma a::after {position: absolute;left: 0;bottom: 0;width: 30px;line-height: 1.4;text-align: center;background-color: rgba(0, 0, 0, .5);color: #fff;font-size: 12px;content: "广告";}.dfma img {display: block;}
关于任意多相机系统的SLAM重设计
文章插图

    推荐阅读


    上一篇：企业为何扎堆布局无人机?

    下一篇：移动机器人目前的五大发展趋势