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【SLAM】开源 | 自动可微的SLAM

获取完整原文和代码,公众号回复:08090943867

论文地址: https://arxiv.org/pdf/1910.10672v3.pdf

代码: 公众号回复:08090943867

来源: 蒙特利尔大学

论文名称:▽SLAM:Automagically differentiable SLAM

原文作者:Krishna Murthy J.

内容提要

将表示学习方法与同步定位和映射(SLAM)系统混合是一个有待解决的问题,因为它们具有高度模块化和复杂性。从功能上讲,SLAM是一种将原始传感器输入转换为分布在机器人状态和环境上的操作。如果这个转换(SLAM)可以表示为可微函数,我们可以利用基于任务的错误信号来学习优化任务性能的表示。然而,一个典型的密集SLAM系统的几个组成部分是不可微的。在这项工作中,我们提出了rSLAM (gradSLAM),一种将SLAM系统摆成可微分计算图的方法,它统一了基于梯度的学习和SLAM。在不牺牲精度的前提下,我们提出了可微可信区域优化器、表面测量和融合方案以及raycasting。密集SLAM与计算图形的结合使我们能够从3D地图到2D像素进行支持,这为SLAM1基于梯度的学习提供了新的可能性。我们利用自动区分框架使稠密SLAM变得可区分。

主要框架及实验结果

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本文分享自微信公众号 - CNNer(CNNer654723069),作者:赛蜗牛

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原始发表时间:2020-11-25

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