論文の概要: A SLAM Map Restoration Algorithm Based on Submaps and an Undirected Connected Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14592v1
• Date: Wed, 29 Jul 2020 04:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 20:18:22.375832
• Title: A SLAM Map Restoration Algorithm Based on Submaps and an Undirected Connected Graph
• Title（参考訳）: サブマップと非方向連結グラフに基づくSLAMマップ復元アルゴリズム
• Authors: Zongqian Zhan (1), Wenjie Jian (1), Yihui Li (1), Xin Wang (2) and Yang Yue (1) ((1) School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, China, (2) Leibniz University Hannover Institute of Geodesy)
• Abstract要約: サブマップを逐次マージすることで,UAVデータセットの全グローバルマップを再構築する手法を提案する。 その結果, マッピングの完全性は, 現在の主流SLAM法よりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many visual simultaneous localization and mapping (SLAM) systems have been shown to be accurate and robust, and have real-time performance capabilities on both indoor and ground datasets. However, these methods can be problematic when dealing with aerial frames captured by a camera mounted on an unmanned aerial vehicle (UAV) because the flight height of the UAV can be difficult to control and is easily affected by the environment.To cope with the case of lost tracking, many visual SLAM systems employ a relocalization strategy. This involves the tracking thread continuing the online working by inspecting the connections between the subsequent new frames and the generated map before the tracking was lost. To solve the missing map problem, which is an issue in many applications , after the tracking is lost, based on monocular visual SLAM, we present a method of reconstructing a complete global map of UAV datasets by sequentially merging the submaps via the corresponding undirected connected graph. Specifically, submaps are repeatedly generated, from the initialization process to the place where the tracking is lost, and a corresponding undirected connected graph is built by considering these submaps as nodes and the common map points within two submaps as edges. The common map points are then determined by the bag-of-words (BoW) method, and the submaps are merged if they are found to be connected with the online map in the undirect connected graph. To demonstrate the performance of the proposed method, we first investigated the performance on a UAV dataset, and the experimental results showed that, in the case of several tracking failures, the integrity of the mapping was significantly better than that of the current mainstream SLAM method.
• Abstract（参考訳）: 多くの視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)システムは正確で堅牢であり、屋内と地上の両方のデータセット上でリアルタイムのパフォーマンス性能を持つ。 しかし,無人航空機(UAV)に搭載されたカメラで捉えたフレームの撮影には,UAVの飛行高度の制御が困難であり,環境の影響を受けやすいため,このような手法が問題となる。 トラッキングスレッドは、追跡が失われる前に、次の新しいフレームと生成されたマップの間の接続を検査することで、オンライン作業を続けます。 単眼視のSLAMに基づいて、追跡が失われた後、多くのアプリケーションにおいて欠落したマップ問題を解決するために、対応する無方向連結グラフを介してサブマップを逐次マージすることにより、UAVデータセットの完全なグローバルマップを再構築する手法を提案する。 具体的には、初期化プロセスから追跡が失われる場所まで、サブマップを繰り返し生成し、これらのサブマップをノードとして、共通のマップポイントをエッジとして、対応する無方向連結グラフを構築する。 共通のマップポイントは bag-of-words (bow) メソッドによって決定され、間接連結グラフでオンラインマップと接続されるとサブマップがマージされる。 提案手法の性能を実証するため,本研究ではuavデータセットの性能を最初に検討し,いくつかのトラッキング障害の場合,マッピングの完全性が現在の主流slam法よりも有意に良好であることを実験的に示した。

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