《论文笔记》Collaborative Visual Inertial SLAM for Multiple Smart Phones

2024-04-14 22:45:50

时间：2021

作者：

创新点：

整体结构感觉和CCM_SLAM很像(也是中心化方式)，在部分细节上做了创新：引入了VIO做单机SLAM，而且场景更换为移动场景。基于VIO的multi-map fusion算法做了改进(引入Local window)

行文结构：

背景→系统框架介绍→系统各部分详解→实验

初始条件：

多移动agent(资源受限，自身可VIO SLAM)+一个server(资源无限)

注：VO和VSLAM的区别：
VO代表视觉里程计，通过VO本身就可以完成基于视觉的SLAM建图，但只被称为前端。VSLAM除了VO之外还包括含有闭环优化的后端。VIO就是在VO基础上加上惯导。

通信模型：

1）agent→server
2）agent→server→agent

系统模型：

每个agent对应一个handler
agent包含三部分(三个线程)： 1）VIO 2）通信模块 3束调整(bundle adjustment)
hander包含六部分(五个线程，56用同一个线程)：
1）通信模块
2）数据包处理模块(为了传输效果好，把package进行了切分再整合,同时增加了cache防止传输数据丢失)
3)回环检测
4)路径识别：分两种情况(1)自身local map (2)multi-map(涉及到transform，由第六部分的SE完成)
5)local map优化
6)multi-map fusion
每个agent对应一个server submap，所有agent的数据存储在global server map container(存储数据基本结构也是frame)
合并图算法：
分短期(两frame)和长期(多frame)

特征点匹配(不是特别理解，过后来补充~)：

实验：

在一个标准数据集上做测试，分析单agent、多agent的情况。较CCM_SLAM那篇，实验方式更加多样化，搞了很多数据分组

因作者水平有限，如有错误之处，请在下方评论区指正，谢谢！

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