論文の概要: Phase-SLAM: Phase Based Simultaneous Localization and Mapping for Mobile
Structured Light Illumination Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09048v1
- Date: Sat, 22 Jan 2022 13:47:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-25 17:22:25.466472
- Title: Phase-SLAM: Phase Based Simultaneous Localization and Mapping for Mobile
Structured Light Illumination Systems
- Title（参考訳）: 位相SLAM:位相に基づく移動構造照明システムの同時局在とマッピング
- Authors: Xi Zheng, Rui Ma, Rui Gao, and Qi Hao
- Abstract要約: Phase-SLAMは、高速かつ正確なSLIセンサのポーズ推定と3Dオブジェクト再構成のためのフレームワークである。
シミュレーションプラットフォームとロボットアームをベースとしたSLIシステムの両方のデータセットを現実に構築し,提案手法の検証を行う。
実験結果から,提案したPhase-SLAMは,ポーズ推定や3次元再構成の点で,他の最先端手法よりも優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.9174946109114
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Structured Light Illumination (SLI) systems have been used for reliable
indoor dense 3D scanning via phase triangulation. However, mobile SLI systems
for 360 degree 3D reconstruction demand 3D point cloud registration, involving
high computational complexity. In this paper, we propose a phase based
Simultaneous Localization and Mapping (Phase-SLAM) framework for fast and
accurate SLI sensor pose estimation and 3D object reconstruction. The novelty
of this work is threefold: (1) developing a reprojection model from 3D points
to 2D phase data towards phase registration with low computational complexity;
(2) developing a local optimizer to achieve SLI sensor pose estimation
(odometry) using the derived Jacobian matrix for the 6 DoF variables; (3)
developing a compressive phase comparison method to achieve high-efficiency
loop closure detection. The whole Phase-SLAM pipeline is then exploited using
existing global pose graph optimization techniques. We build datasets from both
the unreal simulation platform and a robotic arm based SLI system in real-world
to verify the proposed approach. The experiment results demonstrate that the
proposed Phase-SLAM outperforms other state-of-the-art methods in terms of the
efficiency and accuracy of pose estimation and 3D reconstruction. The
open-source code is available at https://github.com/ZHENGXi-git/Phase-SLAM.
- Abstract（参考訳）: SLI(Structured Light Illumination)システムは、位相三角測量による高密度屋内3次元走査に利用されている。
しかし、360度3次元再構成のためのモバイルSLIシステムは、高い計算複雑性を含む3Dポイントクラウドの登録を要求する。
本稿では,高速かつ高精度なSLIセンサのポーズ推定と3次元オブジェクト再構成のための位相ベース同時局在マッピング(Phase-SLAM)フレームワークを提案する。
本研究の目新しさは,(1)3次元点から2次元位相データへの再投影モデルの開発,(2)6自由度変数に対するヤコビ行列を用いたsliセンサポーズ推定(オドメトリ)を実現する局所最適化器の開発,(3)高効率ループクロージャ検出のための圧縮位相比較法の開発,の3つである。
フェーズ-SLAMパイプライン全体は、既存のグローバルポーズグラフ最適化技術を用いて利用される。
提案手法を検証するために,非現実的なシミュレーションプラットフォームとロボットアームベースのSLIシステムの両方からデータセットを構築した。
実験の結果,提案手法はポーズ推定と3次元再構成の効率と精度で他の最先端手法よりも優れていた。
オープンソースコードはhttps://github.com/zhengxi-git/phase-slamで入手できる。
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