論文の概要: SO-SLAM: Semantic Object SLAM with Scale Proportional and Symmetrical Texture Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04884v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 13:55:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:22:42.362492
• Title: SO-SLAM: Semantic Object SLAM with Scale Proportional and Symmetrical Texture Constraints
• Title（参考訳）: SO-SLAM:スケール比および対称テクスチャ制約付き意味オブジェクトSLAM
• Authors: Ziwei Liao, Yutong Hu, Jiadong Zhang, Xianyu Qi, Xiaoyu Zhang, Wei Wang
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト空間制約の導入に対処する新しいモノクラーセマンティックオブジェクトSLAM(SO-SLAM)を提案する。 我々は,公開データセットと著者が記録した移動ロボットデータセット上で,アルゴリズムの性能を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.694083816665525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object SLAM introduces the concept of objects into Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and helps understand indoor scenes for mobile robots and object-level interactive applications. The state-of-art object SLAM systems face challenges such as partial observations, occlusions, unobservable problems, limiting the mapping accuracy and robustness. This paper proposes a novel monocular Semantic Object SLAM (SO-SLAM) system that addresses the introduction of object spatial constraints. We explore three representative spatial constraints, including scale proportional constraint, symmetrical texture constraint and plane supporting constraint. Based on these semantic constraints, we propose two new methods - a more robust object initialization method and an orientation fine optimization method. We have verified the performance of the algorithm on the public datasets and an author-recorded mobile robot dataset and achieved a significant improvement on mapping effects. We will release the code here: https://github.com/XunshanMan/SoSLAM.
• Abstract（参考訳）: Object SLAMは、オブジェクトの概念をSLAM(Sultaneous Localization and Mapping)に導入し、移動ロボットやオブジェクトレベルのインタラクティブアプリケーションのための屋内シーンの理解を支援する。 最先端のオブジェクトSLAMシステムは、部分的な観察、閉塞、観測不能な問題、マッピング精度の制限、堅牢性といった課題に直面している。 本稿では,オブジェクト空間制約の導入に対応する新しい単項意味オブジェクトslam(so-slam)システムを提案する。 本稿では,3つの空間的制約,例えばスケール比例制約,対称テクスチャ制約,平面支持制約について検討する。 これらの制約に基づき、より堅牢なオブジェクト初期化法とオブジェクト指向最適化法という2つの新しい手法を提案する。 我々は,公開データセットと著者が記録した移動ロボットデータセット上でのアルゴリズムの性能を検証し,マッピング効果を大幅に改善した。 コードは以下でリリースする。 https://github.com/xunshanman/soslam。

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