論文の概要: PAPL-SLAM: Principal Axis-Anchored Monocular Point-Line SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12324v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 04:32:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 10:25:30.877554
• Title: PAPL-SLAM: Principal Axis-Anchored Monocular Point-Line SLAM
• Title（参考訳）: PAPL-SLAM:主軸アンカレート単分子点線SLAM
• Authors: Guanghao Li, Yu Cao, Qi Chen, Yifan Yang, Jian Pu,
• Abstract要約: 本稿では,直線構造情報の利用と直線SLAMシステムにおけるラインの最適化について述べる。 主軸に類似した方向の線を固定し、$n+2$パラメータで$n$ラインを最適化し、両方の問題を一緒に解決する。 本研究では,異なる世界仮説に容易に拡張可能なシーン構造情報について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.228993972678595
• License:
• Abstract: In point-line SLAM systems, the utilization of line structural information and the optimization of lines are two significant problems. The former is usually addressed through structural regularities, while the latter typically involves using minimal parameter representations of lines in optimization. However, separating these two steps leads to the loss of constraint information to each other. We anchor lines with similar directions to a principal axis and optimize them with $n+2$ parameters for $n$ lines, solving both problems together. Our method considers scene structural information, which can be easily extended to different world hypotheses while significantly reducing the number of line parameters to be optimized, enabling rapid and accurate mapping and tracking. To further enhance the system's robustness and avoid mismatch, we have modeled the line-axis probabilistic data association and provided the algorithm for axis creation, updating, and optimization. Additionally, considering that most real-world scenes conform to the Atlanta World hypothesis, we provide a structural line detection strategy based on vertical priors and vanishing points. Experimental results and ablation studies on various indoor and outdoor datasets demonstrate the effectiveness of our system.
• Abstract（参考訳）: 点線SLAMシステムでは、線構造情報の利用と線の最適化が2つの重要な問題である。 前者は典型的には構造規則性によって対処されるが、後者は最適化において行の最小パラメータ表現を使用するのが一般的である。 しかし、これらの2つのステップを分離すると、互いに制約情報が失われる。 主軸に類似した方向の線を固定し、$n+2$パラメータで$n$ラインを最適化し、両方の問題を一緒に解決する。 提案手法では,異なる世界仮説に容易に拡張できるシーン構造情報を考察すると同時に,最適化すべきラインパラメータの数を大幅に削減し,迅速かつ正確なマッピングと追跡を可能にする。 システムの堅牢性をさらに向上し、ミスマッチを回避するため、線形軸確率データアソシエーションをモデル化し、軸生成、更新、最適化のためのアルゴリズムを提供した。 さらに,ほとんどの実世界のシーンがアトランタ・ワールド仮説に準拠していることを考慮し,垂直の先行点と消滅点に基づく構造線検出戦略を提案する。 室内および屋外の各種データセットに対する実験結果とアブレーション研究により,本システムの有効性が示された。

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