論文の概要: FD-SLAM: 3-D Reconstruction Using Features and Dense Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13861v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 18:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 16:36:15.574270
• Title: FD-SLAM: 3-D Reconstruction Using Features and Dense Matching
• Title（参考訳）: FD-SLAM:特徴とDense Matchingを用いた3次元再構成
• Authors: Xingrui Yang and Yuhang Ming and Zhaopeng Cui and Andrew Calway
• Abstract要約: 本稿では,高密度フレーム・モデル・オードメトリーを用いたRGB-D SLAMシステムを提案する。 マップ構築をさらに安定化させる3次元特徴に基づく学習ベースのループクロージャコンポーネントを組み込んだ。 このアプローチは、他のシステムがしばしば失敗する大きなシーンにも拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.577229381683434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is well known that visual SLAM systems based on dense matching are locally accurate but are also susceptible to long-term drift and map corruption. In contrast, feature matching methods can achieve greater long-term consistency but can suffer from inaccurate local pose estimation when feature information is sparse. Based on these observations, we propose an RGB-D SLAM system that leverages the advantages of both approaches: using dense frame-to-model odometry to build accurate sub-maps and on-the-fly feature-based matching across sub-maps for global map optimisation. In addition, we incorporate a learning-based loop closure component based on 3-D features which further stabilises map building. We have evaluated the approach on indoor sequences from public datasets, and the results show that it performs on par or better than state-of-the-art systems in terms of map reconstruction quality and pose estimation. The approach can also scale to large scenes where other systems often fail.
• Abstract（参考訳）: 密マッチングに基づく視覚的SLAMシステムは局所的に正確であるが、長期のドリフトや地図の破損の影響も受けやすいことが知られている。 対照的に、特徴マッチング手法はより長期的な一貫性を実現することができるが、特徴情報が不足している場合、不正確な局所ポーズ推定に悩まされる可能性がある。 これらの観測に基づいてrgb-d slamシステムを提案する。 正確なサブマップとオンザフライ機能ベースのマッチングを構築し、グローバルマップ最適化を行うために、密なフレーム対モデルオドメトリを使用する。 さらに,地図構築を安定化させる3次元特徴に基づく学習型ループ閉鎖コンポーネントを組み込んだ。 本研究では,公開データセットから屋内シーケンスに対するアプローチを評価し,地図再構成品質とポーズ推定の観点から,最先端システムと同等かそれ以上の性能を示す。 このアプローチは、他のシステムがしばしば失敗する大きなシーンにも拡張できる。

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