Towards Noise Resilient SLAM
针对深度图的测量误差和相邻像素干扰问题,在BA前对特征点可靠性进行验证,同时改进了ORB-SLAM2的虚拟相机模型导致的误差函数,避免了零空间。
当前RGBD VSLAM存在的问题
由于深度图测量值存在误差,同时在物体边缘处精度不高,现有SLAM算法采用的RANSAC算法不能稳定消除这些误差。ORB-SLAM2将RGBD图像转化为双目图像来对深度误差进行表达,但是在投影过程中会丢失一个维度的信息,从而导致零空间。
基于地图点共识的离群点去除
在完成特征点匹配之后,BA优化之前,根据地标点质心G,地标点坐标M和观测X对Xsh是否是离群点进行预判。
自适应虚拟相机
ORB-SLAM2的位姿误差由三个部分构成,x,y的差值,以及投影到虚拟相机之后的视差。本文根据不同的误差设置不同的相机中心,保证不同的点一定有不同的视差,同时因为两张图像相机不再平行,视差需要分成两个维度进行考虑。
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