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【ICRA2021】稳健 RGB-D SLAM 系统的多参数优化
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SLAM 系统可以使用 RGB-D 相机检索其度量尺度和深度信息。然而,受感测范围和物体结构的限制,RGB-D相机无法始终正常工作,有时会出现故障。在这项工作中,我们提出了基于最大后验估计的初始化和定位方法。我们的系统赋予单目关键点有效的深度值,并将它们引入捆绑调整。深度偏差系数和比例因子也在局部窗口中进行了优化,在大规模环境和长时间运行的操作中获得了鲁棒性。实验结果表明,与文献中其他优秀方法相比,我们的系统提供了最好的鲁棒性,能够处理 TUM RGB-D 数据集中最具挑战性的序列。
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