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【泡泡一分钟】异步多视图SLAM

泡泡机器人SLAM  · 公众号  · 机器人  · 2023-06-13 00:46

正文

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标题:Asynchronous Multi-View SLAM

作者:Anqi Joyce Yang, Can Cui, Ioan Andrei Bârsan, Raquel Urtasun, Shenlong Wang

来源:2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

编译:杨家琪

审核:Zoe

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摘要

现有的多相机SLAM系统假设所有相机快门均同步,但在实践中通常并非如此。在这项工作中,提出了一个通用的多相机 SLAM 公式,它考虑到了异步的传感器观测。此框架集成一个连续时间运动模型,以在跟踪、局部建图和回环期间跨异步多帧关联信息。为了进行评估,我们收集了 AMV-Bench,一个具有挑战性的新SLAM数据集,该数据集涵盖了使用我们的异步多相机机器人平台记录的482公里的驾驶记录。AMV-Bench比以前的多视图高清室外 SLAM 数据集大了一个数量级,涵盖多样且具有挑战性的运动及环境。我们的实验结果强调了异步传感器建模的必要性,并表明在具有挑战性的户外场景中使用多相机实现稳健和准确的SLAM 至关重要。有关更多信息,请访问项目网站:

https://www.cs.toronto.edu/~ajyang/amv-slam


图1. AMV-Bench中的异步多相机设备,包括一个双目相机和五个广角相机。相机与LiDAR同步,触发系统如(c)所示。示例图片突出了具有挑战性的场景,如遮挡、强太阳光、弱纹理公路、道路阴影和暗光下雨环境。


图2.系统概览,在初始化之后我们会进行追踪,局部建图,和闭环



图3.三次B样条模型图解,当前位姿由附近的控制点定义


表1 主流SLAM数据集,W代表多样性的天气,G代表地理多样性,MV代表多视图,HD代表垂直分辨率大于1080


表2.  基线方法对比,M,S,A 分别代表单目,双目,多视图


表3 不同运动模型的消融实验


图4 定性比较结果


Abstract

Existing multi-camera SLAM systems assume synch-ronized shutters for all cameras, which is often not the case in practice. In this work, we propose a generalized multi-camera SLAM formulation which accounts for asynchronous sensor observations. Our framework integrates a continuous-time motion model to relate information across asynchronous multi-frames during tracking, local mapping, and loop closing. For evaluation, we collected AMV-Bench, a challenging new SLAM dataset covering 482 km of driving recorded using our asynchronous multi-camera robotic platform. AMV-Bench is over an order of magnitude larger than previous multi-view HD outdoor SLAM datasets, and covers diverse and challenging motions and environments. Our experiments emphasize the necessity of asynchronous sensor modeling, and show that the use of multiple cameras is critical towards robust and accurate SLAM in challenging outdoor scenes. The supplementary material is located at: https://www.cs.toronto.edu/~ajyang/amv-slam


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