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摘要
在现代视觉SLAM系统中,从关键帧中检索候选地图点是一种标准做法,用于进一步的特征匹配或直接跟踪.在这项工作中,我们认为关键帧不是这项任务的最佳选择,因为存在几个固有的限制,如弱几何推理和较差的可扩展性...同步定位和建图是机器人学的基础,在各种现实应用中起着举足轻重的作用,如增强/虚拟现实和自主驾驶.过去十年,这一领域取得了快速进展.今天最先进的SLAM系统,特别是视觉惯性SLAM,在功率和内存受限的设备上实时执行...,并提供准确和鲁棒的估计.尽管该领域仍然存在挑战,但是SLAM已经达到了能够成功进行商业应用的成熟程度.基于关键帧的SLAM,在其他范例中,如基于过滤器的方法,可以说是当今最成功的一种.特别是基于关键帧的...理想情况下,地图表示应该知道场景的几何形状,并且在计算时间和内存方面是高效的.图1显示了不同的地图表示如何在这些轴上执行.理想的表示应该允许更好的几何推理,这带来了更高的准确性.但在效率方面仍然与基于关键帧的方法相当...2 真实世界
我们在EuRoC上以两种配置运行了单目版本的SVO:将地图中的关键帧数量从5个增加到30个;测试序列的均方根误差(RMSE)为SIM3与所有帧对齐计算.结果如表一所示.我们还计算了数据集每帧整个系统所需的时间