SLAM架构的两篇顶会论文解析
SLAM架构的两篇顶会论文解析
一. 基于superpoint的词袋和图验证的鲁棒闭环检测
标题:Robust Loop Closure Detection Based on Bag of SuperPoints and Graph Verification
作者:Haosong Yue, Jinyu Miao, Yue Yu, Weihai Chen and Changyun Wen
来源:IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS),2019
摘要
闭环检测(LCD)是机器人的一项关键技术,它可以在长时间探索后纠正累积的定位误差。在本文中,我们提出了一种基于superpoint的词袋和图形验证的鲁棒LCD算法。系统首先使用SuperPoint神经网络提取兴趣点和特征描述符。然后,考虑连续训练图像之间的关系,以渐进和自我监督的方式训练视觉词汇。最后,使用匹配的特征点构造拓扑图,以验证词袋(BoW)框架获得的候选循环闭合。在几个典型的数据集上使用最新的LCD算法进行了比较实验。结果表明,我们提出的图形验证方法可以显着提高图像匹配的准确性,并且整体LCD方法优于现有方法。
贡献
1. 利用SuperPoint(一个完全卷积的网络)提取关键点和描述符,这比LCD中现代使用的特征提取方法更准确。
2. 以渐进方式训练视觉词汇,充分考虑相应训练图像之间的关系。
3. 提出了一种基于拓扑图模型的新颖验证方法,以确认BoW框架获得的候选回路闭合。
图1 由我们提出的算法构建的拓扑图。红点表示选定的SuperPoint特征点,即图形的节点。绿线表示节点之间的边缘。只有两个候选图像具有相同的图结构,它们才被视为循环闭合。
图2 我们提议的框架概述。
图3 词汇建立的过程。
表1 具有100%精度的不同算法的最大调用数
图4 第3步的例证在图表大厦的。如果将结构从(a)更改为(b)后最小内角变大,则将保留更改。
图5 所提出的方法在各种数据集上的性能。
图6 在城市中心数据集中使用和不使用图形验证的算法的比较结果。
图7 在New College数据集上使用和不使用图验证的算法的比较结果。
表2 不同算法的平均执行时间(MS)。
二.持续更新地图的场景管理
标题:View management for lifelong visual maps
作者:Nandan Banerjee, Ryan C. Connolly, Dimitri Lisin, Jimmy Briggs, and Mario E. Munich
来源:IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS),2019
摘要
在基于图的视觉SLAM系统当中,观测系统和闭环系统的时间复杂度是与地图中存储的场景(view)的数量相关的函数。一些算法,比如近似最近邻搜索可以使这个函数达到亚线性的程度。尽管如此,随着时间的推移,view的数量会不断增加,终将会使系统的运行速度和精度变得不可接受,特别是在计算力和内存收到约束的SLAM系统当中。但是不是所有的场景的重要性都是一样的。有一些view很少被观测到,这是由于view可能是在非正常光照条件下创建的,或者是由低质量的图像构建而成,也有可能场景位置的外观已经发生了变化。对于这些view,可以将他们移除从而提高SLAM系统的表现。在本文中,作者提出一种在视觉SLAM系统中,去除这些view的方法,从而使系统在长时间运行时,依然能够保持速度和精度。
图1 机器人观测到的场景中的一个view,红色十字是检测到的keypoint。
图2 机器人运行十分钟后生成的图结构,其中青色倒三角形表示位姿节点,红色,黄色和绿色的倒三角分别表示新观测,稍微观测和经常观测到的view 节点。
图3 上图显示的是机器人在同一个环境中,不同的光照条件下运行多次,随着时间的推移,观测到的view的个数在增加。
图4 根据view分数进行裁剪后,环境中剩下的view的位置。图中的view的位置是不均匀分布的。
图5 在同样的环境中,应用最近邻约束后,view的位置呈现均匀分布。
图6 作者在不同的地图上进行了测试。
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