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本文转自：计算机视觉life

前言

在SLAM系统中增加更多的相机可以提高鲁棒性和准确性，但会使视觉前端的设计变得非常复杂。因此，文献中的大多数系统是为特定的相机配置定制的。在这项工作中，我们的目标是一个适用于任意多相机设置的自适应SLAM系统。为此，我们重温了可视化SLAM中的几个常见构建块。特别是，我们提出了一个自适应初始化方案，一个传感器无关的信息论的关键帧选择算法，和一个可扩展的基于体素的地图。这些技术对实际的相机设置做了很少的假设，并且更喜欢基于理论的方法而不是启发式方法。通过这些修改，我们采用了最先进的视觉里程计，实验结果表明，修改后的流水线可以适应各种各样的摄像机设置(例如，一个实验中有2到6个摄像机)，而不需要传感器特定的修改或调整。

贡献

1. 自适应初始化方案。

2. 与传感器无关的信息论关键帧选择算法。

3. 可扩展的基于体素的地图管理方法。

图1 多相机系统在感知算法方面实现了卓越的性能，并被广泛应用于现实世界的应用中，如全向测绘、自主无人机和虚拟现实耳机。为了便于在SLAM中使用这种系统，我们提出了几个通用设计来自动适应任意多相机系统。

图2 两个摄像机之间立体重叠检查的图示，Ci和Cj。蓝星是相机I像面上的采样点，绿星是成功投影到相机j的3D点，红星是从像面上掉下来的点。

图3 EuRoC MH 01中3次运行的负熵演化。每次运行的E(T)以不同的颜色显示，红点表示某帧被选为关键帧的位置。插入关键帧后，E(T)增加，随着传感器远离地图，e(T)减少。

图4 运行平均E(T)和关键帧选择。运行平均过滤器(黄色)跟踪自最后一个关键帧以来的定位质量。当当前帧的负熵(蓝色)低于运行平均值的某个百分比(绿色虚线)时，将选择一个新的关键帧(红点)，并重置运行平均值过滤器。

图5 模拟环境中的模拟图8轨迹。该轨迹是通过用5个摄像机运行调整后的VIO管道来估计的。单目设置丢失轨迹的部分用红色标记。品红色点是SLAM系统跟踪的地标。

图6 5次运行模拟中的总体相对平移误差。

图7 针对不同的相机配置(2到5个摄像机)，将建议的体素图与标准关键帧进行比较。左:VIO前端总时间。中间:从地图中检索匹配的地标。右侧:指向地标位置的引用/指针的数量。

图8 含BA的EuRoC数据集的相对平移误差百分比。

表1 EuRoC数据集的RMSE中值(米)超过5次。以粗体突出显示的最低误差。

表2 EuRoC序列中5次运行的关键帧平均数。

图3 单目和立体设置的不同关键帧选择标准的关键帧平均数。

表4 科学园日序列中多相机管道的不同轨迹误差度量。第一行包含完整轨迹的绝对RMSE(547.488米)

图9 科学园日序列中FRB配置的估计轨迹和基本轨迹的俯视图。

Abstract

Adding more cameras to SLAM systems improves robustness and accuracy but complicates the design of the visual front-end significantly. Thus, most systems in the literature are tailored for specific camera configurations. In this work, we aim at an adaptive SLAM system that works for arbitrary multi-camera setups. To this end, we revisit several common building blocks in visual SLAM. In particular, we propose an adaptive initialization scheme, a sensor-agnostic, informationtheoretic keyframe selection algorithm, and a scalable voxelbased map. These techniques make little assumption about the actual camera setups and prefer theoretically grounded methods over heuristics. We adapt a state-of-the-art visualinertial odometry with these modifications, and experimental results show that the modified pipeline can adapt to a wide range of camera setups (e.g., 2 to 6 cameras in one experiment) without the need of sensor-specific modifications or tuning.

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