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IROS2020,动态场景中的速度和内存效率高的稠密 RGB-D SLAM
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https://www.youtube.com/watch?v=hzzVVHUAO74 为了使机器人能与环境进行交互,需要实时并且稳健的稠密SLAM方案,现有的一些解决方案使用面元对世界进行建模,计算量巨大,而且还仅限于静态环境或者较小的帧间运动场景。本文提出了一种快速、且成本低的RGB-D SLAM,使用一个粗糙和轻量级的 3D 表示,用于动态室内环境中的稠密紧凑建图。最终,实验部分验证了该系统的稳健性、低内存需求和它实现的良好性能。具体效果请看视频!
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