LDSO:具有回环检测的直接稀疏里程计:LDSO:Direct Sparse Odometry with Loop Closure

Abstract—In this paper we present an extension of Direct Sparse Odometry (DSO) [1] to a monocular visual SLAM system with loop closure detection and pose-graph optimization (LDSO). As a direct technique, DSO can utilize any image pixel with sufficient intensity gradient, which makes it robust even in featureless areas. LDSO retains this robustness, while at the same time ensuring repeatability of some of these points by favoring corner features in the tracking frontend. This re- peatability allows to reliably detect loop closure candidates with a conventional feature-based bag-of-words (BoW) approach. Loop closure candidates are verified geometrically and Sim(3) relative pose constraints are estimated by jointly minimizing 2D and 3D geometric error terms. These constraints are fused with a co-visibility graph of relative poses extracted from DSO’s sliding window optimization. Our evaluation on publicly available datasets demonstrates that the modified point selection strategy retains the tracking accuracy and robustness, and the integrated pose-graph optimization significantly reduces the accumulated rotation-, translation- and scale-drift, resulting in an overall performance comparable to state-of-the-art feature- based systems, even without global bundle adjustment.

摘要本文将直接稀疏里程法(DSO)[1]推广到一种具有闭环检测和姿态图优化(LDSO)的单目视觉冲击系统。作为一种直接的技术,DSO可以利用任何具有足够强度梯度的图像像素,这使得它即使在没有特征的区域也很坚固。LDSO保留了这种鲁棒性,同时通过在跟踪前端支持角特征来确保其中一些点的可重复性。这种重复性允许使用传统的基于特征的单词包(bow)方法可靠地检测循环关闭候选。环闭合候选是验证几何和SIM(3)的相对姿态约束共同最小化二维和三维几何误差项估计。这些约束与从DSO滑动窗口优化中提取的相对姿态的共可见性图融合。我们对公开可用数据集的评估表明,改进的点选择策略保留了跟踪精度和鲁棒性,集成的姿态图优化显著减少了累积的旋转、平移和比例漂移,从而产生了与最先进的特征B相当的总体性能。即使没有全局包调整,也可以使用ASED系统。

基于立体视觉里程计和语义的室内环境空中机器人定位:Stereo Visual Odometry and Semantics based Localization of Aerial_Robots in Indoor Environments

Abstract—In this paper we propose a particle filter local- ization approach, based on stereo visual odometry (VO) and semantic information from indoor environments, for mini-aerial robots. The prediction stage of the particle filter is performed using the 3D pose of the aerial robot estimated by the stereo VO algorithm. This predicted 3D pose is updated using inertial as well as semantic measurements. The algorithm processes semantic measurements in two phases; firstly, a pre-trained deep learning (DL) based object detector is used for real time object detections in the RGB spectrum. Secondly, from the corresponding 3D point clouds of the detected objects, we segment their dominant horizontal plane and estimate their relative position, also augmenting a prior map with new detections. The augmented map is then used in order to obtain a drift free pose estimate of the aerial robot. We validate our approach in several real flight experiments where we compare it against ground truth and a state of the art visual SLAM approach.

摘要本文提出了一种基于立体视觉里程计(VO)和室内环境语义信息的微型航空机器人粒子过滤局部化方法。粒子过滤器的预测阶段是使用立体VO算法估计的航空机器人的三维姿态进行的。这个预测的三维姿势是用惯性和语义测量来更新的。该算法分两个阶段处理语义测量;最后,基于预先训练的深度学习(DL)的目标检测器用于实时检测RGB光谱中的目标。其次,从被测物体对应的三维点云出发,对其主要水平面进行分割,估计其相对位置,并用新的检测方法增加先验图。然后利用增广后的地图,对航空机器人进行无漂移姿态估计。我们在几个真实的飞行实验中验证了我们的方法,在这些实验中,我们将其与地面实况和最先进的视觉冲击方法进行比较。

使用无参数统计和聚类实现SLAM中识别物体的定位:Localization of Classified Objects in SLAM using Nonparametric Statistics and Clustering

Abstract—Traditional Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) approaches build maps based on points, lines or planes. These maps visually resemble the environment but without any semantic or information about the objects in the environment. Recent advancements in machine learning have made object detection highly accurate and reliable with large set of objects. Object detection can effectively help SLAM to incorporate semantics in the mapping process. One of the main obstacles is data association between detected objects over time. We demonstrate a nonparametric statistical approach to solve the data association between detected objects over consecutive frames. Then we use an unsupervised clustering method to identify the existence of objects in the map. The complete process can be run in parallel with SLAM. The performance of our algorithm is demonstrated on several public datasets, which shows promising results in locating objects in SLAM.

简介——传统的同步定位与建图(SLAM)方法基于点、线和平面来建图。这些地图在视觉上接近于环境但是没有任何的关于环境中的物体的语义或者信息。最近的关于机器学习中的进步通过大数量的物体使得物体识别变得高度准确可信。物体识别可以有效地帮助SLAM在建图过程中将语义包含进来。其中主要障碍之一是随着时间的推移,检测到的对象之间的数据关联。我们展示了一种非参数统计方法来解决连续帧上检测到的物体之间的数据关联。然后,我们使用无监督聚类方法来识别地图中存在的对象。以上整个过程可以与SLAM并行运行。通过对多个公共数据集的分析,证明了该算法的有效性,实现了在SLAM中对目标的定位。

泡泡机器人SLAM 2019的更多相关文章

  1. SLAM+语音机器人DIY系列:(六)SLAM建图与自主避障导航——2.google-cartographer机器人SLAM建图

    摘要 通过前面的基础学习,本章进入最为激动的机器人自主导航的学习.在前面的学习铺垫后,终于迎来了最大乐趣的时刻,就是赋予我们的miiboo机器人能自由行走的生命.本章将围绕机器人SLAM建图.导航避障 ...

  2. 分享| 语义SLAM的未来与思考(泡泡机器人)

    相比典型的点云地图,语义地图能够很好的表示出机器人到的地方是什么,机器人“看”到的东西是什么.比如进入到一个房间,点云地图中,机器人并不能识别显示出来的一块块的点云到底是什么,但是语义地图的构建可以分 ...

  3. 转载泡泡机器人——IMU预积分总结与公式推导2

    本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇. 承接第一篇的内容,本篇将推导IMU预积分的测量值,并分析其测量误差的分布形式. 传统捷联惯性导航的递推算法,以初始状态为基础,利用IMU测量得到 ...

  4. 对比手机SLAM和机器人SLAM

    陀螺仪?? IMU?? 加速度器与?? 人与机器 惯性定位与?? 步骤上对比Project Tango与SLAM

  5. 转载泡泡机器人——IMU预积分总结与公式推导1

    IMU预积分技术最早由T Lupton于12年提出[1],C Forster于15年[2][3][4]将其进一步拓展到李代数上,形成了一套优雅的理论体系.Forster将IMU预积分在开源因子图优化库 ...

  6. SLAM学习资料汇总

    转自 http://www.cnblogs.com/wenhust/   书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotic ...

  7. SLAM(一)----学习资料整理

    转自:http://www.cnblogs.com/wenhust/ 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics& ...

  8. SLAM学习资料整理(转)

    原文出处:http://www.cnblogs.com/wenhust/p/5942893.html 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabi ...

  9. SLAMCN资料收藏转载

    网页链接地址:http://www.slamcn.org/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 资料非常丰富,内容如下: 首页 目录 [隐藏]  1 SLAM 介绍 1.1 什么是 ...

随机推荐

  1. python pyMysql 自定义异常 函数重载

    # encoding='utf8'# auth:yanxiatingyu#2018.7.24 import pymysql __all__ = ['Mymysql'] class MyExcept(E ...

  2. python 数据类型 之 字典

    python 3.6.5字典的特性和定义定义:{'key_1':vlaue_1,'key_2':value_2}1.键与值用冒号 : 分开2.项与项 用 , 分开 特性1.可以存放多个值,可以不唯一, ...

  3. 在myeclipse中修改发布到tomcat的项目目录名称

    在项目上右键-->Properties 搜索web-->Project Facets(Web) 更改右侧Web Content-root的信息

  4. Linux硬件相关

    1)查看设备号/厂商号 http://blog.csdn.net/styshoo/article/details/51203881   二.硬件厂商 1)瑞传科技股份有限公司 https://www. ...

  5. svg 配合cesium使用

    ---恢复内容开始--- 1.svg简介 在 2003 年一月,SVG 1.1 被确立为 W3C 标准. 参与定义 SVG 的组织有:太阳微系统.Adobe.苹果公司.IBM 以及柯达. 与其他图像格 ...

  6. iOS一段文字设置多种颜色格式

    调用 [self fuwenbenLabel:contentLabel FontNumber:[UIFont systemFontOfSize:] AndRange:NSMakeRange(, ) A ...

  7. sqlserver 添加服务器链接 跨服务器访问数据库

    转载地址1:https://www.cnblogs.com/wanshutao/p/4137994.html //创建服务器链接 转载地址2:https://www.cnblogs.com/xulel ...

  8. Selenium+python入门

    在 WebDriver 中, 将这些关于鼠标操作的方法封装在 ActionChains 类提供 ActionChains 类提供了鼠标操作的常用方法: perform(): 执行所有 ActionCh ...

  9. MVVM中viewmodel的理解

    网上有人写了这段话,我也有同感,特别是第一种用法,很重要,后一种用法,我觉得是把第一种用法加入controller中了. 第一种 “view model” 是 “model for the view” ...

  10. kbmmw 的远程桌面功能2-android手机端

    前面讲了PC 端的远程操作,今天讲一下如何用手机控制远程桌面(真的能操作的很爽吗?), 要使手机可以远程控制,首先在在kbmmwconfig.inc 文件里面加入FMX 支持 {$DEFINE KBM ...