論文の概要: Multicam-SLAM: Non-overlapping Multi-camera SLAM for Indirect Visual Localization and Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06374v2
• Date: Sun, 23 Jun 2024 16:04:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 00:23:38.127414
• Title: Multicam-SLAM: Non-overlapping Multi-camera SLAM for Indirect Visual Localization and Navigation
• Title（参考訳）: Multicam-SLAM: 間接的な視覚的位置決めとナビゲーションのための非重複マルチカメラSLAM
• Authors: Shenghao Li, Luchao Pang, Xianglong Hu,
• Abstract要約: 本稿では,複数のRGB-Dカメラを用いた視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)の新たなアプローチを提案する。 提案手法であるMulticam-SLAMはSLAMシステムの堅牢性と精度を大幅に向上させる。 従来の単一カメラSLAMシステムと比較して, 提案手法の精度とロバスト性は良好であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach to visual simultaneous localization and mapping (SLAM) using multiple RGB-D cameras. The proposed method, Multicam-SLAM, significantly enhances the robustness and accuracy of SLAM systems by capturing more comprehensive spatial information from various perspectives. This method enables the accurate determination of pose relationships among multiple cameras without the need for overlapping fields of view. The proposed Muticam-SLAM includes a unique multi-camera model, a multi-keyframes structure, and several parallel SLAM threads. The multi-camera model allows for the integration of data from multiple cameras, while the multi-keyframes and parallel SLAM threads ensure efficient and accurate pose estimation and mapping. Extensive experiments in various environments demonstrate the superior accuracy and robustness of the proposed method compared to conventional single-camera SLAM systems. The results highlight the potential of the proposed Multicam-SLAM for more complex and challenging applications. Code is available at \url{https://github.com/AlterPang/Multi_ORB_SLAM}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のRGB-Dカメラを用いた視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)の新たなアプローチを提案する。 提案手法であるMulticam-SLAMは,様々な視点からより包括的な空間情報を取得することにより,SLAMシステムの堅牢性と精度を著しく向上する。 重なり合う視野を必要とせずに、複数のカメラ間のポーズ関係を正確に決定することができる。 提案したMuticam-SLAMには、ユニークなマルチカメラモデル、マルチキーフレーム構造、複数の並列SLAMスレッドが含まれている。 マルチカメラモデルは複数のカメラからのデータの統合を可能にし、マルチキーフレームと並列SLAMスレッドは効率的で正確なポーズ推定とマッピングを保証する。 各種環境における広範囲な実験により,従来の単カメラSLAMシステムと比較して,提案手法の精度とロバスト性が向上した。 この結果は、より複雑で困難なアプリケーションのために提案されているMulticam-SLAMの可能性を強調している。 コードは \url{https://github.com/AlterPang/Multi_ORB_SLAM} で公開されている。

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