高鲁棒！高实时！慕尼黑工业大学开源RGB-L SLAM！

2024-04-27 04:32:19

0. 笔者个人体会

众所周知，ORB-SLAM3具有单目、双目、RGB-D以及相应的惯性模式，其内部的数据关联极大的提高了定位建图精度。但在自动驾驶环境中，ORB-SLAM3却出现了不同程度的问题。对于单目模式来说，由于尺度模糊性，ORB-SLAM3很难建立真实尺度大小。如果想要利用RGB-D相机来采集深度图的话，由于室外环境的深度值都很大，导致采集的精度非常差。对双目模式来说，由于所估计的深度值远大于基线长度，因此深度值估计的也非常不准。

但是用雷达点云来恢复真实尺度却是一个不错的思路！而且雷达相较于相机来说，对于恶劣天气和光线变化情况非常鲁棒。

因此，慕尼黑工业大学就针对ORB-SLAM3提出了RGB-L模式，即利用激光雷达点云生成稠密深度图，辅助ORB-SLAM3完成初始化并恢复绝对尺度。本文将带领读者一起探讨“RGB-L: Enhancing Indirect Visual SLAM using LiDAR-based Dense Depth Maps”这篇文章，这篇文章目前还只是一个初稿，各种数学推导和算法细节都没有，网络怎么训练的也没说，评估也只是在KITTI上进行，但是整体的思想是很巧妙的！而且重要的是，算法已经开源！

1. 论文信息

标题：RGB-L: Enhancing Indirect Visual SLAM using LiDAR-based Dense Depth Maps

作者：Florian Sauerbeck, Benjamin Obermeier,

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