Fugu-MT 論文翻訳(概要): MASt3R-SLAM: Real-Time Dense SLAM with 3D Reconstruction Priors

論文の概要: MASt3R-SLAM: Real-Time Dense SLAM with 3D Reconstruction Priors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12392v1
Date: Mon, 16 Dec 2024 23:00:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-18 13:57:34.051081
Title: MASt3R-SLAM: Real-Time Dense SLAM with 3D Reconstruction Priors
Title（参考訳）: MASt3R-SLAM:3次元再構成を前提としたリアルタイム高密度SLAM
Authors: Riku Murai, Eric Dexheimer, Andrew J. Davison,
Abstract要約: 我々はMASt3Rからボトムアップを設計したリアルタイム単分子高密度SLAMシステムを提案する。本システムは固定カメラモデルやパラメトリックカメラモデルでは仮定しないが,Wild ビデオシーケンス上では堅牢である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.764342766592808
License:
Abstract: We present a real-time monocular dense SLAM system designed bottom-up from MASt3R, a two-view 3D reconstruction and matching prior. Equipped with this strong prior, our system is robust on in-the-wild video sequences despite making no assumption on a fixed or parametric camera model beyond a unique camera centre. We introduce efficient methods for pointmap matching, camera tracking and local fusion, graph construction and loop closure, and second-order global optimisation. With known calibration, a simple modification to the system achieves state-of-the-art performance across various benchmarks. Altogether, we propose a plug-and-play monocular SLAM system capable of producing globally-consistent poses and dense geometry while operating at 15 FPS.
Abstract（参考訳）: 我々は,MASt3Rからボトムアップを設計したリアルタイム単分子高密度SLAMシステムについて述べる。固定カメラモデルやパラメトリックカメラモデルについては、一意のカメラセンタ以上の仮定はしていないが、この強力な先行技術により、Wildのビデオシーケンスに対して堅牢なシステムを実現している。本稿では, ポイントマップマッチング, カメラトラッキング, 局所融合, グラフ構築, ループ閉鎖, および2次大域最適化の効率的な手法を提案する。既知のキャリブレーションにより、システムへの簡単な変更は、様々なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。さらに,15FPSで動作しながら,グローバルに一貫性のあるポーズと密な幾何を生成できるプラグアンドプレイ単眼SLAMシステムを提案する。

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